Специализация: Object Detection · Image Classification · Deep Learning
Создаю решения для компьютерного зрения в прикладных задачах, исследуя современные методы детекции огня и дыма на изображениях.
- Модель на основе ResNet18 с SE-блоками
- Optuna для подбора гиперпараметров
- Точность 92% с аугментацией данных
- Демо-интерфейс на Streamlit
- Исследую подходы:
- YOLOv8 для object detection
- Ансамбли с CNN-классификаторами (EfficientNet)
- Оптимизация precision/recall для уменьшения false positives
- Работа с датасетами:
- Model Efficiency:
- Quantization-Aware Training (QAT) схемы
- Knowledge Distillation для YOLO → CNN ансамблей
- Evaluation:
- Анализ кривых Precision-Recall при class imbalance
- Валидация на синтетических smoke-данных (GAN-генерация)
graph TD
A[📤 Input Image] --> B[🦾 Model Inference]
B --> C[📊 YOLO Evaluation]
B --> D[⏱️ Inference Time]
C --> E[🎚️ Threshold Tuning]
D --> F[⚡ Hardware Optimization]
style A fill:#5E35B1,stroke:#4527A0,color:#FFF
style B fill:#3949AB,stroke:#283593,color:#FFF
style C fill:#039BE5,stroke:#0288D1,color:#FFF
style D fill:#00ACC1,stroke:#00838F,color:#FFF
style E fill:#8FA94F,stroke:#2E7D32,color:#FFF
style F fill:#FF9E0B,stroke:#FBC02D,color:#000
classDef default font-family:Helvetica,font-size:14px
