Как мы научили CatBoost находить борщевик на спутниковых снимках

С 1 марта 2026 года владельцы участков обязаны контролировать распространение борщевика Сосновского на законодательном уровне. Основным инструментом мониторинга стали спутниковые снимки, поскольку на них можно быстро обнаруживать очаги распространения борщевика на больших площадях. Однако ручное картографирование огромных территорий по снимкам с воздуха — процесс дорогой и плохо масштабируемый. Меня зовут Сергей Кукуруз, я руковожу ML‑проектами в центре технологий для общества Yandex Cloud. В этой статье расскажу, как мы совместно со студентами Школы анализа данных (ШАД), а также с движением добровольцев «СтопБорщевик» автоматизировали этот процесс с помощью машинного обучения. Мы подробно разберём технический пайплайн: от нормализации GeoTIFF‑файлов и извлечения признаков (индекс CIVE) до обучения модели в CatBoost. Я расскажу, почему для классификации объектов на спутниковых снимках градиентный бустинг зачастую эффективнее нейросетей, и как применить этот стек для поиска любых объектов — от лесных вырубок до руин крепостей. Собственный дата‑центр не потребуется, это можно сделать в домашних условиях — главное, чтобы у вас было достаточно спутниковых снимков для разметки данных:) Кому любопытно — добро пожаловать под кат!

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1017876/

#computer_vision #data_science #экология #борщевик #ml #ai #ии #catboost

Как мы автоматизировали модерацию карточек товаров с помощью Computer Vision в Wildberries

Привет! Я Дмитрий Колесников, Team Lead DS-команды «Платформа модерации» в Wildberries & Russ. В этой статье по мотивам моего доклада на HighLoad расскажу, как у нас получилось превратить сотни Computer Vision моделей в единый масштабируемый пайплайн, который ежедневно обрабатывает 15 млн карточек товаров (50+ млн изображений и 500K видео).

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/992716/

#ml #machine_learning #data_science #cv #computer_vision #компьютерное_зрение #tritoninferenceserver #highload #wildberries #moderation

[Перевод] Как подбирать аугментации: гипотезы, протокол и метрики

Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет. Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает. Ключевая мысль: аугментация — явное утверждение о том, какие вариации не должны менять смысл метки. Отсюда проще решать, что оставить и что убрать, и отличить реальную пользу от ситуации, когда обучение просто стало шумнее. Без «волшебной таблетки»: не готовая формула, а интуиция, ментальная модель и пошаговый протокол для реальных систем. Внутри — инженерный взгляд, два уровня, пайплайн в семь шагов, настройка силы и бюджета, продвинутые приёмы, диагностика и метрики, признаки вреда, автопоиск, выкат и примеры. Исходный гайд в документации . (Документация)[ https://albumentations.ai/docs/ ] Репозиторий Albumentations — открытая библиотека аугментаций изображений (15k+ звёзд на GitHub, 140M+ загрузок).

https://habr.com/ru/articles/1016172/

#computer_vision #deep_learning #machine_learning #albumentations #нейронные_сети #data_augmentation #image_augmentation #аугментация_изображений #машинное_обучение #компьютерное_зрение

Как я построил «аниме-завод»: систему, которая сама превращает эпизоды в YouTube Shorts

Привет, Хабр! Последние месяцы я строил систему, которую внутри называю «аниме-заводом»: на вход она получает исходный эпизод, а на выходе собирает готовый YouTube Shorts с динамическим кадрированием, субтитрами, постобработкой и метаданными для публикации. Интереснее всего здесь не сам факт автоматического монтажа, а то, что значительную часть такой работы удалось разложить на инженерные этапы: транскрибацию, анализ аудио и сцены, поиск удачных моментов, управление «виртуальной камерой» и контур обратной связи по метрикам. В статье я покажу, как устроен этот пайплайн, почему я пошел в модульную архитектуру вместо end-to-end black box, где система ломалась и какие решения в итоге сделали ее реально рабочей.

https://habr.com/ru/articles/1014810/

#анализ_видео #Python #computer_vision #автоматизация #YouTube_Shorts #обработка_аудио #субтитры #OpenCV #Whisper #media_pipeline

От вет-ИИ для коров до имперского глянца: хардкорный MLOps на бесплатных GPU

В начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию. Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии. Так родился проект AI-Vet-Scanner ( наше пространство на Hugging Face ), определяющий признаки заболеваний по фотографии.

https://habr.com/ru/articles/1013214/

#MLOps #Kaggle #Computer_Vision #OpenCV #PyMuPDF #Hugging_Face #датасет #парсинг #оптимизация_памяти #SDXL_LoRA

Как маскировать персональные данные на изображениях: наш эксперимент с OCR и NER

Всем привет! Меня зовут Андрей Иванов, я NLP-исследователь в R&D red_mad_robot. Мы разрабатываем систему Guardrails для защиты персональных данных (PII) и фильтрации небезопасного контента. В этой статье расскажу, как мы решали задачу точечного маскирования PII на картинках без обучения специальных визуальных детекторов. Разберём связку оптического распознавания символов (OCR) с NER-моделью, покажем метрики на реальных данных, раскроем ограничения подхода и наши решения для их преодоления.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/1011450/

#ai #llm #ocr #ner #pii #computer_vision #маскирование_данных #обработка_изображений #nlp #rnd

Как я учил компьютер понимать 122 000 фотографий — и почему сложностью оказались не нейронки, а слова

Я крайне редко на фрилансе получал заказы связанные с DS/ML, специалистов для таких задач обычно ищут не там. Причины разные: они требуют долгой интеграции, заказчик сам не понимает задачу, DS более конфиденциален, DS часто возникают внутри продукта, да и в последнее время этот сегмент на фрилансе съедается при помощи LLM: AI integration, RAG боты например. Но, внезапно, мне в личку постучались с таким проектом.

https://habr.com/ru/articles/1010932/

#computer_vision #machine_learning #clip #embeddings #классификация_изображений #zeroshot_learning #уменьшение_размерности_данных #фриланс #продуктовая_разработка #onnx

[Перевод] Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются. Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter». В этой статье разбираем аугментации глубже: — два режима аугментаций (in-distribution и out-of-distribution) — почему нереалистичные трансформации могут улучшать обобщающую способность — когда аугментации начинают вредить — как строить устойчивый пайплайн аугментаций Материал основан на ~10 годах практики обучения моделей компьютерного зрения (на работе, при написании научных статей, в ML соревнованиях) и ~7 годах разработки библиотеки Albumentations.

https://habr.com/ru/articles/1008560/

#computer_vision #deep_learning #machine_learning #albumentations #нейронные_сети #data_augmentation #image_augmentation #аугментации_изображений #машинное_обучение #компьютерное_зрение

От OCR до ADE: как машины научились не просто читать, а понимать документы

Ещё 10 лет назад машина видела в документе просто набор пикселей. Сегодня она понимает структуру страницы, читает таблицы, графики и рукописи — и автоматически извлекает нужные данные. Разбираем как это работает под капотом и почему это меняет целые индустрии.

https://habr.com/ru/articles/1008610/

#OCR #машинное_обучение #обработка_документов #LLM #RAG #Python #компьютерное_зрение #computer_vision #aiагенты #vectorization

Наш «домашний» НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в сегментации видео

Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь . Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем). В этой статье покажем результаты сравнения разных методов обработки видео (гистограммы, Фурье, структурной похожести, ML-модели) и TAPe в задаче сегментации видео. TAPe в области компьютерного зрения - это Майк Тайсон и/или Майкл Джордан среди любителей (хорошо, еще не Майк Тайсон, но уже вполне себе Рокки Бальбоа). На фоне методов Теории даже супер прокаченные модели на стероидах растерянно сидят в углу ринга. (Ладно, пока что это все влажные мечты, мы даже еще не вышли толком на ринг; но, как мы помним, главное – это величие замысла). Читать как лажают ML с видео

https://habr.com/ru/articles/1007128/

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #dbscan #dinov2 #computer_vision #фурье #sobel #гистограммы #гистограмма_направленных_градиентов #cnn