Success Story - rus

Оптимизация датасета распознавания лиц

Мотивация запуска проекта заказчиком: потребность в ускорении обучения нейросетевых моделей без потери качества, либо обучение за то же время до более высокого качества. С последующей проверкой работы подходов на целевых задачах заказчика. 

Описание исходной ситуации:
  • существующие пайплайны обучения моделей заказчика долго обучаются; 
  • прирост качества моделей несет увеличение сложности моделей, а также увеличение времени работы и стоимости обучения модели; 
  • целевая задача использует личные данные клиентов.

Цели проекта:
  • оценка эффективности существующих методов при переносе их на область целевой задачи; 
  • анонимизация данных методами оптимизации датасетов.

Решение MIL Team: проведение исследования в области Data Optimization с концентрацией на манипуляции с данными, аугментацией, дистиляцией данных (увеличение информативности отдельной картинки). Предоставление кода исследований и рекомендуемого пайплайна, ускоряющего процесс обучения модели.

Для построения модели были использованы: открытые датасеты изображений,  использующиеся в публикациях.

Результаты проекта: under NDA


Заказчик: under NDA

Технологический стек: PyTorch, DVC, PyTorch Lightning


CV Research Group