Мы выпустили монстра из клетки: Цербер уже тут 🔥

Цербер – наша многоголовая модель для детекции объектов, такая же используется в беспилотниках Тесла (HydraNets).
Он работал верой и правдой в сервисах Layer годами, а сегодня мы хотим открыть его миру.

Фишки модели:
- Позволяет тренироваться на нескольких датасетах одновременно, таким образом избегая единой разметки, которая не всегда возможна и всегда болезненна.
- Классы, атрибуты или любые другие аннотации в этих датасетах могут быть конфликтующими – никаких проблем. Например, в одном датасете светофор обводили боксом вместе со столбом, а в другом нет.
- Уже на двух задачах / датасетах ускоряет тренировку и инференс на 36%, если сравнивать со специализированными моделями. Чем больше задач, тем больше ускорение. На 8 задачах ускорение будет больше 50%. Потери в точности, при этом, или отсутствуют, или минимальные.
- Возможность гибко интегрировать подход в любые другие детекционные архитектуры. В open source версии мы использовали YOLOv8x (anchor-free), но нет никаких проблем использовать совсем свежую YOLOv10 или DETR.


🐍 Код и реализация всех необходимых алгоритмов
📖 Статья со всеми деталями