Меня зовут Андрей Кузнецов
Руковожу управлением в Sber AI, построил успешную лабораторию FusionBrain в AIRI, один из основателей Kandinsky, к.т.н., 15+ лет опыта в Computer Vision, выступаю с лекциями и пишу о событиях в AI и ML
Post #833
3.49K
В эти выходные прошёл финал международной олимпиады по искусственному интеллекту и анализу данных AIDAO от Яндекс Образования и ФКН НИУ ВШЭ. В ней принял участие с командой мой сотрудник Матвей Скрипкин из группы Multimodality, Александр Югай из МФТИ и Даниил Окунев из ИТМО.
Задача ребят была обучить модель строить карту статических препятствий по четырём изображениям — по сути аналог упрощённого BEV-представления, используемого в автономной навигации.
Они экспериментировали с разными способами кодирования мультикамерного входа, перебрали разные архитектуры для кодирования изображений (классические сверточные модели, Swin Transformer, SigLip2, а также фичи из SAM2), сравнивали их качество и устойчивость, тестировали разные лоссы, использовали LSS для учёта параметров камер, а после получения сильных моделей применили blending. Качество оценивалось по средней IoU. Считался IoU для класса 0 (свободная область, по которой можно ехать) и класса 1 (занятая область, препятствия), после чего брали среднее значение.
Финальная модель на приватном тесте показала значение IoU 0.5609, а у первого места отрыв в третьем знаке — 0.5640.
Ребята, поздравляю! 💪💪💪
Задача ребят была обучить модель строить карту статических препятствий по четырём изображениям — по сути аналог упрощённого BEV-представления, используемого в автономной навигации.
Они экспериментировали с разными способами кодирования мультикамерного входа, перебрали разные архитектуры для кодирования изображений (классические сверточные модели, Swin Transformer, SigLip2, а также фичи из SAM2), сравнивали их качество и устойчивость, тестировали разные лоссы, использовали LSS для учёта параметров камер, а после получения сильных моделей применили blending. Качество оценивалось по средней IoU. Считался IoU для класса 0 (свободная область, по которой можно ехать) и класса 1 (занятая область, препятствия), после чего брали среднее значение.
Финальная модель на приватном тесте показала значение IoU 0.5609, а у первого места отрыв в третьем знаке — 0.5640.
Ребята, поздравляю! 💪💪💪
- ⚡ 29
- 🏆 12
- ❤ 8
- ❤🔥 5
- 🔥 2
- 🦄 1
