Machinelearning

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🔥 Microsoft снова доказывает силу синтетических данных для задач компьютерного зрения!

Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?

Исследователи показали: модели можно обучать только на синтетических данных высокого качества — и при этом достигать тех же результатов.

Microsoft представили DAViD — open-source фреймворк, позволяющий создавать цифровых людей с точной геометрией лиц и текстурами.

Проект демонстрирует, как можно использовать синтетические датасеты для:

🟠 Предсказания глубины изображения (Depth Prediction)
🟠 Оценки поверхностей (Normal Estimation)
🟠 Сегментации фона и людей на фото/видео (Background & Human Segmentation)

Почему это круто:
🟢 Синтетические данные = пиксельная точность разметки
🟢 Почти бесконечное разнообразие сцен, ракурсов, освещения и поз
🟢 Прекрасно масштабируются для обучения моделей с нуля или дообучения

Самое приятное, что Microsoft выложили всё в опенсорс:
✔️ 300 000 сэмплов
✔️ Предобученные модели
✔️ Исходный код фреймворка

🟢Проект: https://microsoft.github.io/DAViD/
🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2507.15365
🟢Github: https://github.com/microsoft/DAViD

@ai_machinelearning_big_data

Если ты работаешь с human-centric CV — это мощный старт. Даже без реальных данных.

#cv #microsoft #opensource

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

11❤74👍53🔥23❤‍🔥3🤩1🥱1👨‍💻1

www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8150

21.4K viewsedited  Jul 28 at 08:38

🔥 Microsoft снова доказывает силу синтетических данных для задач компьютерного зрения!

Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?

Исследователи показали: модели можно обучать только на синтетических данных высокого качества — и при этом достигать тех же результатов.

Microsoft представили DAViD — open-source фреймворк, позволяющий создавать цифровых людей с точной геометрией лиц и текстурами.

Проект демонстрирует, как можно использовать синтетические датасеты для:

🟠 Предсказания глубины изображения (Depth Prediction)
🟠 Оценки поверхностей (Normal Estimation)
🟠 Сегментации фона и людей на фото/видео (Background & Human Segmentation)

Почему это круто:
🟢 Синтетические данные = пиксельная точность разметки
🟢 Почти бесконечное разнообразие сцен, ракурсов, освещения и поз
🟢 Прекрасно масштабируются для обучения моделей с нуля или дообучения

Самое приятное, что Microsoft выложили всё в опенсорс:
✔️ 300 000 сэмплов
✔️ Предобученные модели
✔️ Исходный код фреймворка

🟢Проект: https://microsoft.github.io/DAViD/
🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2507.15365
🟢Github: https://github.com/microsoft/DAViD

@ai_machinelearning_big_data

Если ты работаешь с human-centric CV — это мощный старт. Даже без реальных данных.

#cv #microsoft #opensource