Собираем лабораторию компьютерного зрения

Если вы решили изучать компьютерное зрение и обучать нейронные сети, не нужно сразу устанавливать десятки программ. Достаточно собрать небольшую лабораторию, где каждый инструмент отвечает за свою задачу. Такой набор позволит пройти весь путь — от подготовки датасета до получения готовой модели.

1. Linux — фундамент лаборатории

Лучше всего использовать Ubuntu 24.04 LTS или Astra Linux. Именно под Linux разрабатывается большинство современных инструментов искусственного интеллекта. Здесь проще установить драйверы NVIDIA, CUDA и все необходимые библиотеки для работы с GPU.

2. Python — основной язык

Практически все современные библиотеки компьютерного зрения написаны на Python. Через него запускаются обучение моделей, обработка изображений и различные эксперименты.

3. Ultralytics YOLO — сердце лаборатории

YOLO — одна из самых популярных нейронных сетей для обнаружения объектов.

Она позволяет:

• обнаруживать объекты на изображениях и видео;
• обучаться на собственных датасетах;
• тестировать качество модели;
• экспортировать модель для дальнейшего использования.

Именно с YOLO большинство разработчиков начинают знакомство с компьютерным зрением.

4. CVAT — разметка изображений

Перед обучением необходимо показать нейронной сети, где находится нужный объект. Для этого используется программа CVAT.

Она позволяет:

• рисовать рамки вокруг объектов;
• создавать классы объектов;
• экспортировать разметку в формат YOLO.

5. SAM 2 — автоматическая разметка

Размечать тысячи изображений вручную очень долго. SAM 2 умеет автоматически выделять объекты на изображениях. Пользователю остается только проверить результат и при необходимости исправить ошибки.

Это позволяет сократить время подготовки датасета в несколько раз.

6. ByteTrack — сопровождение объектов

После того как YOLO обнаружила объект, ByteTrack позволяет сопровождать его между кадрами видео.

Он сохраняет идентификатор объекта даже тогда, когда цель временно скрывается, становится размытой или на несколько кадров почти исчезает из поля зрения.

7. FiftyOne — анализ датасета

Когда изображений становится несколько тысяч, становится сложно понять, где допущены ошибки.

FiftyOne помогает:

• находить ошибки разметки;
• искать похожие изображения;
• анализировать качество датасета;
• оценивать результаты обучения.

8. TensorBoard

Во время обучения необходимо понимать, становится ли модель лучше.

TensorBoard строит графики обучения и показывает изменение точности, ошибки и других параметров модели.

9. ONNX Runtime и TensorRT

После завершения обучения модель необходимо запускать максимально быстро.

ONNX Runtime и TensorRT оптимизируют модель и позволяют значительно увеличить скорость работы без повторного обучения.

Какой сервер нужен?

Минимальная конфигурация

• Операционная система: Ubuntu 24.04 LTS или Astra Linux
• Процессор: 6–8 ядер
• Оперативная память: 32 ГБ
• Видеокарта: NVIDIA RTX 3060 (12 ГБ)
• Накопитель: SSD от 500 ГБ

Такой сервер подойдет для изучения YOLO, обучения небольших моделей и первых экспериментов с собственными датасетами.

Рекомендуемая конфигурация

• Процессор: AMD Ryzen 9 или Intel Core i7/i9
• Оперативная память: 64 ГБ
• Видеокарта: NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ)
• Накопитель: NVMe SSD 1–2 ТБ

Такой сервер позволяет комфортно обучать большие модели YOLO, использовать SAM 2 для автоматической разметки и одновременно запускать несколько инструментов лаборатории.

Профессиональная конфигурация

• Процессор: AMD Threadripper или серверный AMD EPYC / Intel Xeon
• Оперативная память: от 128 ГБ
• Видеокарты: несколько NVIDIA RTX 4090 или профессиональные NVIDIA L40S, A100, H100
• Накопитель: NVMe SSD от 2 ТБ

Такие серверы используются исследовательскими центрами и компаниями, которые обучают большие нейронные сети и работают с очень крупными датасетами.

Итог

Даже небольшая лаборатория позволяет полностью пройти путь создания собственной модели компьютерного зрения:

Датасет → Разметка → Обучение YOLO → Анализ → Трекинг → Оптимизация → Готовая модель

Не стремитесь сразу собрать максимально мощную систему. Для первых проектов достаточно одного сервера с видеокартой уровня RTX 3060 (12 ГБ) или RTX 4070 Ti Super (16 ГБ). По мере роста задач лабораторию всегда можно расширить.