Разметь меня, если сможешь. Как не обмануться при разметке данных для компьютерного зрения.
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
В последнее время количество задач по направлению CV в X5 растет очень быстро. При этом, разнообразие этих задач весьма велико: от классического подсчета очереди на кассе до робототехники. И весь этот колосс покоится на одном важном этапе — разметке данных. В докладе я расскажу про то, какие у нас есть задачи, как организован процесс, с какими проблемами мы сталкивались (и как их решали), а так же, почему выбрали именно такие решения. Доклад подойдет для тех, кто хочет настроить процесс разметки визуальных данных у себя и кто уже занимается разметкой данных.
5 лет работаю в Computer Vision, в IT уже 7 лет. За это время успела позаниматься академическими исследованиями в ML и поработать как в стартапе, так и в Big Tech. Имею опыт работы над различными задачами в CV: от распознавания коров по фото их носа до классификации товаров на полках магазинов.
Видео
Другие доклады секции
Сбор Dataset
