Коли велика LLM не працює: детекція об'єктів на 10-метрових пікселях [ukr]

Коли ми даємо LLM супутникові дані, результати пошуку об’єктів на цих зображеннях вражають на якісних знімках і повністю розсипаються на безкоштовних супутникових даних, де весь об'єкт займає десь двадцять пікселів. Розповім, як ми шукали несанкціоновані сміттєзвалища на Sentinel-2 і чому шлях до робочого результату пройшов через «взяти даних побільше та закинути у модель ще більшу» — спочатку у просту відмову від LLM та перехід на спеціалізовані детектори, а зрештою — до архітектури, де кожну ознаку об’єкта шукає окремий агент, а підсумкову ймовірність рахує явна математика.

Єгор Літвінов
Senior Software Engineer at DataArt
  • Senior-розробник, майже двадцять років в IT. За цей час писав софт для космічних центрів управління польотами, для занадто розумних пристроїв, для дейтингу й для платежів
  • Останні понад десять років — у DataArt, де розробляє всяке на PHP, JavaScript і .NET
  • Паралельно намагається рухати науку в УДУНТ: Єгор пише дисертацію та займається computer vision. Якщо конкретніше — вчить машину знаходити на супутникових знімках різні цікаві та корисні речі
  • LinkedIn
Увійти
Або поштою
Увійти
Або поштою
Реєстрація через e-mail
Реєстрація через e-mail
Забули пароль?