Добрый день. Нас зовут Татьяна Воронова и Эльвира Дяминова, мы занимаемся анализом данных в компании Center 2M. В частности, мы обучаем нейросетевые модели для детектирования объектов на изображениях: людей, спецтехники, животных.

В начале каждого проекта компания договаривается с заказчиками о приемлемом качестве распознавания. Этот уровень качества необходимо не только обеспечить при сдаче проекта, но и удерживать при дальнейшей эксплуатации системы. Получается, надо постоянно контролировать и дообучать систему. Хочется снизить затраты на этот процесс и избавиться от рутинной процедуры, высвободив время на работу по новым проектам.

Автоматическое дообучение – не уникальная идея, многие компании имеют подобные внутренние инструменты-конвейеры. В этой статье мы хотели бы рассказать о нашем опыте и показать, что для успешного внедрения таких практик вовсе не обязательно быть огромной корпорацией.

Один из наших проектов – подсчет людей в очередях. Из-за того, что заказчик – крупная компания с большим количеством отделений, люди в определенные часы скапливаются как по расписанию, то есть регулярно происходит детектирование большого количества объектов (голов людей). Поэтому мы решили начать внедрение автоматического дообучения именно на этой задаче.