Отчёт по практике: искусственный интеллект — детектор касок и классификация

В отчёте по практике по искусственному интеллекту рассматривают создание системы, которая на видеопотоке находит людей и определяет наличие защитных касок, с анализом ложных срабатываний при перекрытиях и сложном фоне — ключевыми в такой теме являются подготовка датасета, выбор архитектур и сопоставление качества и скорости работы моделей.

Что включает работа

• описание предметной области и постановка задачи детекции и классификации;
• подготовка и разметка датасетов, балансировка классов и аугментации;
• описание архитектур и экспериментальная дообучение не менее пяти моделей;
• метрики качества и измерения скорости обработки для сравнения моделей;
• анализ ложных срабатываний, сценарии перекрытий и сложного фона.

На что обращают внимание

При проверке подобного отчёта преподаватель обычно смотрит на корректность разметки, обоснование выбора архитектур, репрезентативность тестовой выборки и полноту экспериментов по метрикам (точность, полнота, F1, время инференса). Важна прозрачность сравнения моделей и объяснение причин, по которым отдано предпочтение выбранной архитектуре.

Мы оформляем отчёт в соответствии с методичкой, структурируем разделы, приводим результаты экспериментов и делаем комментарии по выбору модели. Предоставляем доработки по замечаниям преподавателя бесплатно до 21 дня; опишите задание в заявке, чтобы получить расчёт и план работы.