Розробка системи Computer Vision (комп'ютерний зір)

Розробка систем комп'ютерного зору

Комп'ютерне зір - область машинного навчання, яка розв'язує завдання на зображеннях та відео: від простої класифікації до розуміння складних сцен. Розробка CV-системи - це не лише вибір моделі, а й побудова повного конвеєра: збір і розмітка даних, навчання, оцінка на репрезентативному тестовому наборі, оптимізація для цільового обладнання, розгортання з моніторингом дрейфу даних.

Типовий стек CV-системи

Сучасна CV-система будується на трьох рівнях: модель, сервер висновків, інтеграційний шар.

Моделі (вибір залежить від завдання):

• Класифікація: EfficientNet-B4/B7, ViT-B/16, ConvNeXt
• Виявлення: YOLOv8/YOLO11, RT-DETR, DINO
• Сегментація: Segment Anything Model (SAM), Mask R-CNN, YOLOv8-seg
• Генеративні: Stable Diffusion, DALL-E 3 (для аугментації)

Сервери висновків:

• NVIDIA Triton Inference Server — для розгортання GPU, пакетної обробки, ансамблю моделей
• TorchServe — для моделей PyTorch
• ONNX Runtime — для розгортання edge/CPU
• TensorFlow Serving — для моделей TF

Оптимізація для виробництва:

• TensorRT — прискорення на GPU NVIDIA: 2–5x порівняно з PyTorch
• ONNX export → квантування INT8 — для CPU або пристроїв edge
• Pruning — видалення незначущих ваг із допустимою втратою точності

# Експорт YOLOv8 у TensorRT для виробництва
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)

Конвеєр розробки

Етап 1: Аналіз проблеми та даних Визначення типу завдання (класифікація / виявлення / сегментація / тощо), вимоги до затримки (реальний час < 50 мс або пакетна обробка?), цільове обладнання (GPU/CPU/Edge). Аудит наявних даних: кількість, якість, баланс класів.

Етап 2: Інженерія даних Збір даних при недостатку. Розмітка: CVAT, Label Studio, Roboflow. Аугментація: albumentations (геометричні та кольорові трансформації), Mosaic для виявлення. Розподіл: стратифіковані train/val/test.

Етап 3: Навчання та експерименти MLflow для відстеження експериментів. Трансферне навчання від COCO/ImageNet передтренованих. Пошук гіперпараметрів через Optuna або Ray Tune.

Етап 4: Оцінка та аналіз помилок Матриця помилок, криві точності/повноти, аналіз найгірших випадків. Для виявлення: [email protected], [email protected]:0.95. Тестування на OOD (out-of-distribution) даних.

Етап 5: Оптимізація та розгортання TensorRT/ONNX, профілювання через NVIDIA Nsight. Docker-контейнер, розгортання Kubernetes, A/B-тестування проти базового рядка.

Вимоги до даних