Какие были особенности при детекции в проектах
Что проверяют
Делали ли вы детекцию руками от данных до продакшена или только обучали модель на готовом датасете. Интервьюер ждёт конкретики: какие объекты, какие ограничения, какая метрика. Следом спросит, как выбирали порог уверенности.
Как отвечать
Сначала уточните, о какой детекции речь: объектов на изображениях или аномалий в табличных данных. Чаще имеют в виду первое, и тогда каркас такой:
- задача и ограничения: какие классы, откуда кадры, где работает инференс (сервер с GPU, камера, телефон), какая нужна задержка;
- данные: объём и качество разметки, формат (COCO, YOLO), согласованность разметчиков, дисбаланс классов, мелкие объекты. Часто главный прирост даёт чистка разметки, а не новая архитектура;
- модель: семейство YOLO через Ultralytics, Faster R-CNN, трансформерные DETR и RT-DETR. Объясните выбор через компромисс точности и скорости;
- метрики: mAP@0.5 и mAP@0.5:0.95, precision и recall по классам. Порог уверенности подбирают под цену ошибки: пропуск дефекта на конвейере дороже ложной тревоги;
- особенности: мелкие объекты (выше разрешение, нарезка кадра на тайлы), настройка NMS для перекрывающихся объектов, сдвиг домена при смене камеры или освещения, сбор hard negatives из ложных срабатываний;
- внедрение: экспорт в ONNX или TensorRT, квантизация, мониторинг качества на новых данных.
Если ваша детекция про аномалии или мошенничество, структура та же, но метрики другие: PR-AUC, recall при фиксированной доле ложных срабатываний, и разбиение выборки по времени, а не случайное.
Все цифры в рассказе должны быть вашими: какой mAP был на старте, какой в итоге, на каком наборе.
Где спотыкаются
Называют accuracy. Для детекции объектов она не применяется, а в задаче фрода при доле мошенничества 1% модель, которая не находит ничего, получает 99% accuracy.
Не могут объяснить, как считается mAP и чем отличаются mAP@0.5 и mAP@0.5:0.95.
Случайно делят кадры одного видео между train и test. Соседние кадры почти одинаковы, валидация завышает качество, а в продакшене оно падает.