Модели компьютерного зрения

Для методов YOLO, SAM и OmniParser нужны одновременно подготовленные зависимости, совместимый файл модели и выбранная модель в настройках метода.

Общий порядок

  1. Проверьте компонент машинного обучения на странице зависимостей.
  2. Откройте настройки моделей выбранного семейства.
  3. Загрузите поддерживаемую модель или укажите доверенный локальный файл.
  4. Выберите активную модель и выполните проверку загрузки.
  5. Запустите метод на тестовом изображении до работы с важным проектом.

Семейства моделей

СемействоНазначениеОсобенности
YOLOОбнаружение, сегментация и оценка позы — в зависимости от выбранной модели.Тип задачи модели должен совпадать с методом.
SAMСегментация по точке, рамке или другой подсказке.Разные варианты требуют разных файлов и ресурсов.
OmniParserПоиск и описание элементов интерфейса.Для полного процесса могут требоваться несколько согласованных моделей.

Загрузка и конфиденциальность

Загрузка модели начинается только после действия пользователя. Сервер модели получает обычные технические данные HTTPS-запроса, но Screph не отправляет ему проект, разметку или исходные изображения. После загрузки обработка выполняется локально.

Для закрытой сети можно использовать заранее подготовленные локальные файлы. Загружайте модели только из доверенных источников: файл модели может содержать данные, которые обрабатываются программными библиотеками при открытии.

Проверка файла

Если для модели опубликована контрольная сумма, Screph может сравнить её с локальным файлом. Совпадение подтверждает целостность файла, но не гарантирует качество модели или пригодность для конкретной задачи.

Типичные причины недоступности

  • Не подготовлены зависимости машинного обучения.
  • Файл отсутствует, повреждён или не подходит выбранному семейству.
  • Активная модель не выбрана в настройках.
  • Недостаточно памяти или свободного места.

Подготовка компонентов описана в разделе «Зависимости и обновления».