Мы создаем хостинговую платформу для исполнения моделей компьютерного зрения на любом устройстве. Модели исполняются на наших серверах и доступны по REST API
Обучили нейросеть «видеть» и cегментировать на видео части тела и одежду
Шаг 02
Шаг 03
Шаг 04
Протестировали сервис, сделали отладку
Шаг 05
Шаг 06
Написали руководство для пользователей, как лучше снимать видео
Запустили сервис
Обучили нейросеть «видеть» и сегментировать на видео мебель
Сделали три разных эффекта для видео
Трудности проекта
07/
01
Проблема
Пользовательские видео были низкого качества, с плохим освещением.
Решение
Чтобы улучшить картинку, мы использовали четыре модели компьютерного зрения. Они предсказывали положение объекта в кадре, делая изображение более чётким.
02
Проблема
Нейросеть могла раскрашивать разные кадры по-разному; в видео появлялись шумы.
Решение
Мы улучшили работу алгоритма, который отвечал за чёткость картинки.
03
Проблема
Долгая обработка видео: на 15-секундный ролик могло уходить 15 минут. Был риск, что пользователь не станет ждать или серверы не справятся с нагрузкой.
Решение
Мы стали указывать позицию пользователя в очереди на загрузку видео, если нужно было ждать. Добавили резервные мощности для стабильной работы.
Результаты проекта
08/
Тонна новых знаний –это наш самый большой и сложный проект, связанный с сегментацией изображений на видео
Клиент остался доволен и решил запустить похожий сервис для пользователей в Украине и Белоруссии
01
02
Команда проекта
09/
3 backend- разработчика
Технический директор
2 менеджера проекта
2 аналитика данных
Чему мы научились
10/
Использовать сложные комбинации моделей машинного зрения
Обрабатывать видеозаписи разного качества, в том числе сжатые алгоритмами