Задача детектирования людей на изображении или видеопотоке — это сложная задача компьютерного зрения, основными сложностями в которой являются разнообразие возможных сценариев детектирования, большая внутриклассовая вариативность самих людей (одежда, поза), а также частое перекрытие людей (ообенно сложный случай — толпы). Для её решения исторически было придумано множество способов, но на данный момент наилучшее качество демонстрируют свёрточные нейронные сети. Доклад посвящен построению собственной production-ready системы детектирования людей, работающей на свёрточных нейронных сетях в реальном времении. Рассматриваются специфические приемы (архитектуры, функции потерь, особенности обучения), позволяющие существенно поднять качество детектирования.
Младший программист-исследователь в Mail.Ru Group. Выпускник ВМК МГУ.
#codefest #codefest2019 #CodeFestX