Kitaev — Демонстрация моделей компьютерного зрения
Портфолио и тестовая площадка для моих моделей ИИ: детекция объектов, сегментация, анализ сцен, сопоставление изображений и многое другое. Интерфейсы для демонстрации и интеграции — готовые примеры и визуализации.
Ключевые возможности
Детекция объектов
Надёжные bounding-box'ы с уверенностью и классами: лица, автомобили, предметы, логотипы — с возможностью онлайн-обработки видео.
Семантическая и инстанс-сегментация
Пиксельные маски для точного выделения объектов и сегментов сцены — полезно для анализа городской среды, медицины, и AR.
Анализ сцены и атрибутика
Определение действий, поз, классов окружения, оценка качества изображения и подсказки для downstream-приложений.
Сопоставление и поиск по изображению
Функции для поиска похожих изображений, сопоставления и распознавания экземпляров (reverse image search).
Инструменты для разработчиков
REST API, WebSocket для стрима, Docker-образы и примеры интеграции на Python/JS для быстрой разработки.
Приватность & оптимизация
Возможность локального разворачивания и оптимизации под edge-устройства с quantization и ускорением через GPU/TPU.
Галерея примеров
Ниже — мини-превью результатов работы моделей (заглушки демонстрации). В реальной интеграции вместо них будут живые примеры и видео.
О проекте
Kitaev — персональная лаборатория и демо-площадка. Цель — показать реальные кейсы применения computer vision: от prototype до production. Я собираю модели, делаю пайплайны для обучения, оптимизирую inference и готовлю интеграции для веб и мобильных приложений.
Технологии: PyTorch, ONNX, TensorRT, OpenCV, WebRTC, Docker. Примеры развёртывания: локальные сервера, Kubernetes, edge-устройства.