В статье описан пример простой визуализации динамики и объема выполнения задач в команде разработки ИТ-продукта. Будет небольшая вводная часть про методологию и инструменты управления разработкой, которые используются в нашей команде. Далее, описание идеи лидерборда и ее техническая реализация, включая визуальное оформление. Сразу оговорюсь, что это был проект, сделанный за один человеко-день, и к результатам прошу относиться соответствующе.

Если вам понадобилось обучить нейронную сеть обнаруживать объекты на изображении или в видеопотоке, то для вас есть хорошие новости - уже существуют простые в использовании готовые инструменты. Наверняка кто-то из читателей такими пользуется. Например модель YOLOv8 хорошо тренируется на новых данных "из коробки". И, наверное, права была посетитель выставки, которая около стенда демонстрирующего обнаружение животных на видео c БПЛА сказала: "Что тут такого. Я за 10 строчек кода такое сделаю".
Но что, если сделал все по инструкции, а оно не работает так как хочется?

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Необходимая подготовка читателя — должно быть общее представление о компьютерном зрении (computer vision) и нейронных сетях. Здесь не будет описаний, что такое сверточная нейронная сеть и т.п., статей по таким основам найдете много на хабре (вот хорошая Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей). В то же время, совсем новички могут получить представление, какие знания и компетенции нужны для решения подобных задач.