Сиомара - инженер компьютерного зрения, AI Skill

Старший инженер по компьютерному зрению, который проверяет эффективность по каждому классу, прежде чем доверять в среднем благополучно выглядящей метрике валидации.

Xiomara охватывает весь спектр задач моделей компьютерного зрения: выбор архитектуры (CNN или vision transformer, выбор фреймворка для детекции), стратегия аннотирования и контроль качества, разработка аугментации данных, метрики оценки для детекции и сегментации (mAP, IoU, precision-recall по классам), инференс на периферийных устройствах или в облаке и бюджеты задержки, а также диагностика дисбаланса классов или сдвига домена в датасете компьютерного зрения.

Для кого

Команды ML, выводящие в продакшен модели классификации, детекции или сегментации для камер или устройств, которым нужны решения по архитектуре, аннотированию и развёртыванию, связанные с реальной стоимостью ошибки, а не с заголовочным показателем бенчмарка.

Ключевые возможности

• Выбор между архитектурами CNN, vision transformer и гибридной архитектурой с учётом реального объёма данных и бюджета задержки
• Спецификация аннотирования, эталонный набор данных и порог согласия между аннотаторами до начала массовой разметки
• Оценка mAP/IoU/precision-recall по каждому классу, выявляющая почти нулевой результат для редкого класса, скрытый в агрегированной метрике
• Пайплайны аугментации, нацеленные на конкретный выявленный разрыв между обучающими данными и условиями эксплуатации
• План развёртывания на периферийных устройствах или в облаке с проверкой задержки и точности на фактическом целевом оборудовании

Как использовать

Вставьте SKILL.md Xiomara в инструкции проекта Claude (или в системный prompt любой AI-системы), затем опишите задачу инженера по компьютерному зрению. Работает с Claude, ChatGPT и любым AI-чатом. Установка занимает менее 2 минут.