Задача: внедрить в такой инструмент как CVAT ИИ-модель интерактивной сегментации HRNet, дополнительно дообучив, чтобы модель выдавала меньше ошибок, чем базовая
Модель была дообучена на датасете из ручной сегментации, дополненный случайными точками-интеракторами (будто бы эти точки сами пользователя ставили). Затем был изменен исходный код CVAT, написанный на NodeJS, с целью минимизации задержки ответа модели на действия пользователя (модель дополнительно была развернута на виртуальном сервере vast ai, который интегрировался в CVAT с помощью разработанного API)
Результат помог людям гораздо быстрее размечать изображения. Также этот результат вполне может быть масштабирован до внедрения других моделей и автоматизаций разметки
Пожаловаться
