День №2. Свёрточные нейросети: актуальные стеки 2026
Друзья, вчера мы разобрались, что такое CNN и где они применяются, а заодно оставили небольшую задачку, и скажем сразу c построением геометрии и рендеринг трёхмерной сцены в 3D-редакторе - CNN не потянет. Для подобных задач в принципе нужен иной подход.
И так продолжаем про CNN, и сегодня переходим от теории к продакшену: где свёрточные сети реально применяются в бизнесе и из чего сегодня собирают рабочий CV-проект.
Главная мысль простая: одной модели недостаточно. Нужен весь конвейер — камера или изображение → подготовка данных → модель → инференс → внутренняя система → конкретное действие.
На визуале собрали четыре прикладных сценария: производство, ритейл и склады, медицина, дроны и сельское хозяйство — и показали, какие модели и инструменты можно соединить в каждом случае.
С учётом российских реалий мы сознательно делаем ставку на open-source, локальное развёртывание и хранение данных внутри компании, без обязательной привязки к зарубежным облачным сервисам.
А где брать модели для экспериментов?
🔹 ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, MobileNet и DenseNet — TorchVision
🔹 Detection, segmentation и другие CV-задачи — Ultralytics YOLO
🔹 Медицинские модели и готовые bundles — MONAI Model Zoo
🔹 Локальный инференс — ONNX Runtime и OpenVINO
В общем, друзья, важно сохранить важную мысль:
Ориентир по цене?
Грубо и без прикрас уже на старте проект может потребовать от 150 тыс. рублей, а дальше только больше.
Почему так дорого?
Например: В медицине ручная экспертная разметка DICOM-снимков может стоить порядка 400–900 ₽ за 1 исследование, а когда их нужно больше 1000....
Было полезно и интересно, ставьте 👍🔥❤.
#CNN #ComputerVision #MachineLearning #DeepLearning #PyTorch #ONNX #OpenVINO #Нейроманка
Друзья, вчера мы разобрались, что такое CNN и где они применяются, а заодно оставили небольшую задачку, и скажем сразу c построением геометрии и рендеринг трёхмерной сцены в 3D-редакторе - CNN не потянет. Для подобных задач в принципе нужен иной подход.
И так продолжаем про CNN, и сегодня переходим от теории к продакшену: где свёрточные сети реально применяются в бизнесе и из чего сегодня собирают рабочий CV-проект.
Главная мысль простая: одной модели недостаточно. Нужен весь конвейер — камера или изображение → подготовка данных → модель → инференс → внутренняя система → конкретное действие.
На визуале собрали четыре прикладных сценария: производство, ритейл и склады, медицина, дроны и сельское хозяйство — и показали, какие модели и инструменты можно соединить в каждом случае.
С учётом российских реалий мы сознательно делаем ставку на open-source, локальное развёртывание и хранение данных внутри компании, без обязательной привязки к зарубежным облачным сервисам.
А где брать модели для экспериментов?
🔹 ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, MobileNet и DenseNet — TorchVision
🔹 Detection, segmentation и другие CV-задачи — Ultralytics YOLO
🔹 Медицинские модели и готовые bundles — MONAI Model Zoo
🔹 Локальный инференс — ONNX Runtime и OpenVINO
В общем, друзья, важно сохранить важную мысль:
Сама по себе CNN занимаем по сути несколько строк кода, а вот основная инженерия прячется вокруг неё — данные, камеры, железо, скорость, интеграция с 1С/MES/PACS/GIS и реакция системы на результат модели.
Ориентир по цене?
Грубо и без прикрас уже на старте проект может потребовать от 150 тыс. рублей, а дальше только больше.
Почему так дорого?
Например: В медицине ручная экспертная разметка DICOM-снимков может стоить порядка 400–900 ₽ за 1 исследование, а когда их нужно больше 1000....
Было полезно и интересно, ставьте 👍🔥❤.
#CNN #ComputerVision #MachineLearning #DeepLearning #PyTorch #ONNX #OpenVINO #Нейроманка
