MACHINELEARNING_INTERVIEW Telegram 1657
Forwarded from Machinelearning
⭐️ «Open-Source Handwritten Signature Detection Model» - отличная статья, в которой подробно показно решение прикладной ML задачи.

Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах.

Автор протестировал все доступные модели YOLO для данной задачи и опубликовал результаты. В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей.

🟡Подготовка данных: использование двух публичных датасетов (Tobacco800 и Signatures-XC8UP) с последующей предобработкой и аугментацией изображений.

🟡Архитектурное сравнение: в статье приводится детальный анализ современных алгоритмов обнаружения объектов – от семейства YOLO до трансформерных моделей (DETR, RT-DETR, YOLOS).

🟡Оптимизация гиперпараметров:
Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna.

🟡Развёртывание: модель оптимизирована для работы с Triton Inference Server и OpenVINO, что обеспечивает быстрый инференс на CPU и GPU (до 7.657 мс на T4)

🟡 Результаты экспериментов:
Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%.

Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов.

Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью.
А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo.

🟡 Читать: https://huggingface.co/blog/samuellimabraz/signature-detection-model

#yolo #guide #detection #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍146🔥2😁1



tgoop.com/machinelearning_interview/1657
Create:
Last Update:

⭐️ «Open-Source Handwritten Signature Detection Model» - отличная статья, в которой подробно показно решение прикладной ML задачи.

Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах.

Автор протестировал все доступные модели YOLO для данной задачи и опубликовал результаты. В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей.

🟡Подготовка данных: использование двух публичных датасетов (Tobacco800 и Signatures-XC8UP) с последующей предобработкой и аугментацией изображений.

🟡Архитектурное сравнение: в статье приводится детальный анализ современных алгоритмов обнаружения объектов – от семейства YOLO до трансформерных моделей (DETR, RT-DETR, YOLOS).

🟡Оптимизация гиперпараметров:
Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna.

🟡Развёртывание: модель оптимизирована для работы с Triton Inference Server и OpenVINO, что обеспечивает быстрый инференс на CPU и GPU (до 7.657 мс на T4)

🟡 Результаты экспериментов:
Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%.

Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов.

Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью.
А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo.

🟡 Читать: https://huggingface.co/blog/samuellimabraz/signature-detection-model

#yolo #guide #detection #ml

BY Machine learning Interview







Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/1657

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

6How to manage your Telegram channel? Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa. Today, we will address Telegram channels and how to use them for maximum benefit.
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American