Разработка системы Computer Vision (компьютерное зрение)

Разработка системы Computer Vision (компьютерное зрение)

Компьютерное зрение — область ML, которая решает задачи на изображениях и видео: от простой классификации до понимания сложных сцен. Разработка CV-системы — это не только выбор модели, но и построение полного пайплайна: сбор и разметка данных, обучение, оценка на репрезентативном тесте, оптимизация для целевого hardware, деплой с мониторингом дрейфа данных.

Типовой стек CV-системы

Современная CV-система строится на трёх уровнях: модель, инференс-сервер, интеграционный слой.

Модели (выбор зависит от задачи):

• Классификация: EfficientNet-B4/B7, ViT-B/16, ConvNeXt
• Детекция: YOLOv8/YOLO11, RT-DETR, DINO
• Сегментация: Segment Anything Model (SAM), Mask R-CNN, YOLOv8-seg
• Генеративные: Stable Diffusion, DALL-E 3 (для аугментации)

Инференс-серверы:

• NVIDIA Triton Inference Server — для GPU-деплоя, батчинг, model ensemble
• TorchServe — для PyTorch-моделей
• ONNX Runtime — для edge/CPU деплоя
• TensorFlow Serving — для TF-моделей

Оптимизация для production:

• TensorRT — ускорение на NVIDIA GPU: 2–5x по сравнению с PyTorch
• ONNX export → quantization INT8 — для CPU или edge устройств
• Pruning — удаление незначимых весов при допустимой просадке accuracy

# Экспорт YOLOv8 в TensorRT для production
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('best.pt')
model.export(format='engine',          # TensorRT engine
             device=0,
             half=True,                # FP16
             dynamic=False,
             imgsz=640,
             batch=8)

Пайплайн разработки

Этап 1: Анализ задачи и данных Определение типа задачи (классификация / детекция / сегментация / etc), требования к latency (real-time < 50ms или batch?), целевое железо (GPU/CPU/Edge). Аудит имеющихся данных: количество, качество, баланс классов.

Этап 2: Data Engineering Сбор данных при недостатке. Разметка: CVAT, Label Studio, Roboflow. Аугментация: albumentations (геометрические и цветовые преобразования), Mosaic для детекции. Разбивка: train/val/test стратифицированная.

Этап 3: Обучение и эксперименты MLflow для трекинга экспериментов. Трансфер лернинг от COCO/ImageNet pretrained. Hyperparameter search через Optuna или Ray Tune.

Этап 4: Оценка и анализ ошибок Confusion matrix, precision/recall кривые, анализ worst cases. Для детекции: [email protected], [email protected]:0.95. Тест на OOD (out-of-distribution) данных.

Этап 5: Оптимизация и деплой TensorRT/ONNX, профилирование через NVIDIA Nsight. Docker-контейнер, Kubernetes деплой, A/B тест против baseline.

Требования к данным