Привет, Хабр! С вами Матвей Шелухан и Тимур Мамедов из команды распознавания силуэтов в Tevian. Сегодня поговорим про метрики в задаче трекинга объектов, которая по праву считается одной из самых сложных в компьютерном зрении. Когда мы только приступали к её изучению, то принялись разбирать, какие есть датасеты, бейзлайны и метрики для оценки качества построенных траекторий. Будем честны: последнее было одним из самых сложных. Во-первых, метрик в рассматриваемой задаче довольно много, и ни одну из них не встретишь в стандартном курсе по машинному обучению. Во-вторых, в каждую из них порой сложно въехать, пока не придумаешь конкретные примеры (да, поэтому в этой статье будет много примеров). И, наконец, практически каждой посвящена отдельная научная статья, поэтому всю информацию приходилось собирать по крупицам. Кроме того, в процессе изучения литературы мы поняли, что универсальной метрики в данной задаче нет, поэтому для оценки качества алгоритмов необходимо смотреть на целый комплекс показателей. Данная статья будет полезна тем, кто занимается (либо просто интересуется) задачей трекинга и хочет понять, как устроены метрики оценки качества алгоритмов её решения. Как вы уже могли догадаться, мы за вас собрали всю нужную информацию в одну статью. Поехали!

Привет, Хабр! Мы – Даниил Соловьев и Михаил Никитин из команды направления распознавания лиц. Сегодня фокусируемся на задаче распознавания лиц на изображениях низкого разрешения (low resolution face recognition, low-res FR). Она актуальна в первую очередь при анализе данных видеонаблюдения, так что если перед вами сейчас стоит подобная задача (или просто интересно, как она решается) — статья для вас. Расскажем про проблемы и сложности распознавания лиц низкого разрешения, подходы к решению задачи, в том числе свежий PETALface с конференции WACV 2025. Также поделимся ссылками на исследования, которые подробнее освещают каждый подход.