[ БЛОГ DEEPVIZOR ]

Видеоаналитика.
Технологии в деталях.

Исследования, алгоритмы и практика. Объясняем, что стоит за умной камерой.

10

публикаций
От идеи к внедрению

Все публикации

06—10 / 10
  1. CECutMix76,876,9Точность ID ↑60,565,4AURC ID ↓71,577,1AUROC OOD ↑56,553,9DS-F1 ↑32,539,8DS-AURC ↓
    06 / НАУЧНАЯ ПУБЛИКАЦИЯ / ARXIV 2026

    SURE+: совместная оценка надёжности классификации

    От ошибок классификации к незнакомым данным. Две оценки надёжности, четыре компонента обучения и результаты SURE+.

    · 7 мин чтения · Читать статью
  2. Исходные результаты исследования
    07 / НАУЧНАЯ ПУБЛИКАЦИЯ / ICLR 2026

    FSOD-VFM: обнаружение объектов по нескольким примерам

    Базовые модели зрения и графовая диффузия: как найти целый объект по нескольким примерам без дообучения. Методы и результаты ICLR 2026.

    · 7 мин чтения · Читать статью
  3. Открытый металлический шкаф с компактным вычислителем и сетевым оборудованием в цехуИллюстрация / Deepvizor
    08 / АНАЛИТИКА НА ОБЪЕКТЕ

    Локальная видеоаналитика: обработка видео на объекте

    Как компактные модели помогают анализировать видео на объекте и что проверить при выборе вычислителя.

    · 2 мин чтения · Читать статью
  4. Кадр цеха: сотрудник наклоняется за коробкой у упаковочного столаИллюстрация / Deepvizor
    09 / АНАЛИЗ ДВИЖЕНИЯ

    Распознавание действий человека на видео: как работает ИИ

    Один кадр показывает позу. Последовательность раскрывает действие. Объясняем, зачем ИИ нужны движение и контекст.

    · 2 мин чтения · Читать статью
  5. Кадр склада: сотрудники в сигнальных жилетах и фургон у погрузочной зоныИллюстрация / Deepvizor
    10 / КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ

    Видеоаналитика с ИИ: как камеры распознают объекты

    От пикселей к человеку, автомобилю и событию. Разбираем, что происходит за рамкой детектора и как проверить результат на вашем объекте.

    · 3 мин чтения · Читать статью
Есть задача для видеоаналитики?info@deepvizor.ru ↗