Как выстраивать пайплайн от сбора данных до деплоя CV-системы?
Выстраивание полного пайплайна для системы компьютерного зрения (CV) — это многоэтапный процесс, включающий сбор, обработку и аннотирование данных, выбор модели, обучение, валидацию, оптимизацию и деплой на целевое устройство или сервер. Важно организовать процесс так, чтобы его можно было масштабировать, отлаживать и поддерживать в продакшене.
Ниже приведён подробный план разработки пайплайна CV-системы от начала до конца:
1. Определение задачи и требований
Перед началом сбора данных необходимо чётко определить:
-
Тип задачи (классификация, детекция, сегментация, OCR, трекинг и т.п.)
-
Выходные данные (label, bbox, mask, keypoints)
-
Целевое окружение (edge, мобильное устройство, сервер)
-
Ограничения (скорость, память, latency, приватность)
-
Метрики успеха (точность, recall, mAP, mIoU, FPS)
-
Юридические аспекты (GDPR, приватность изображений)
2. Сбор данных
Источники:
-
Камеры (IP-камеры, USB, дроны, смартфоны)
-
Открытые датасеты (COCO, Pascal VOC, ImageNet, OpenImages)
-
Внутренние бизнес-источники
-
Генерация данных (Unity, Blender, GTA, SynCity)
-
Web scraping (при наличии лицензий)
Практики:
-
Сбор разнообразных условий (освещение, ракурсы, сцены)
-
Покрытие всех классов / объектов / состояний
-
Сбалансированность по классам
-
Логгирование источника, времени, контекста
3. Аннотирование данных
Виды разметки:
-
Классы — метка изображения
-
Bounding Boxes — прямоугольники вокруг объектов
-
Masks — пиксельная сегментация
-
Keypoints — координаты суставов/точек
-
OCR — координаты и текст
Инструменты:
-
Label Studio
-
CVAT
-
Supervisely
-
Roboflow
-
VGG Image Annotator
-
Custom annotation UI
Подходы:
-
Ручная разметка
-
Semi-automated (например, через предобученные модели)
-
Active learning (разметка только сложных или новых данных)
-
QA / review pipeline (проверка качества разметки)
4. Препроцессинг данных
Примеры препроцессинга:
-
Изменение разрешения, padding
-
Конвертация в нужный формат (JPEG, PNG, BMP)
-
Нормализация значений (0–1, -1–1, Z-score)
-
Удаление поврежденных/пустых изображений
-
Очистка данных от дубликатов и мусора
-
Разделение на train / val / test (обычно 70/15/15)
Автоматизация:
-
Скрипты на Python
-
DVC или MLFlow для versioning
-
Hydra / config-файлы для реплицируемости
5. Аугментация (Data Augmentation)
Добавляет устойчивость модели к разнообразию данных:
| Тип | Примеры |
|---|---|
| Геометрическая | Повороты, отражения, кроп |
| --- | --- |
| Цветовая | Контраст, яркость, шум |
| --- | --- |
| Пространственная | Perspective, CutMix, Mosaic |
| --- | --- |
| Advanced | Albumentations, RandAugment, AugMix |
| --- | --- |
Используется как в обучении, так и в online-инференсе (test-time augmentation).
6. Выбор архитектуры модели
Выбор зависит от:
-
Задачи (детекция → YOLO, Faster R-CNN; сегментация → DeepLab, U-Net)
-
Ограничений по latency, FPS, размеру
-
Поддержки hardware: TFLite, ONNX, TensorRT, OpenVINO
-
Предпочтений: PyTorch, TensorFlow, MMDetection, Keras
Рекомендуется начать с предобученной модели и выполнить transfer learning.
7. Обучение модели (Training)
Этапы:
-
Инициализация (с нуля или с pre-trained весов)
-
Конфигурация: batch size, optimizer, scheduler, loss
-
Запуск обучения: логгирование (TensorBoard, Weights & Biases)
-
Регулярная валидация (на validation-выборке)
-
Чекпоинты модели (по лучшему значению метрики)
Расширения:
-
Early stopping
-
Fine-tuning на новых данных
-
Multi-GPU / DDP
-
Mixed Precision (FP16)
8. Оценка модели
Проводится на test-наборе (никогда не на train/val):
Метрики:
-
Классификация: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC
-
Детекция: mAP@[.5:.95], IoU, Recall
-
Сегментация: mIoU, Dice, Pixel Accuracy
-
OCR: CER, WER, Levenshtein
-
Трекинг: MOTA, IDF1
Анализ:
-
Confusion matrix
-
Ошибки на edge-cases
-
Визуализация неправильных предсказаний
-
Slice-based evaluation (по условиям/классам)
9. Оптимизация и подготовка к деплою
Методы:
-
Квантизация (FP16, INT8, PTQ, QAT)
-
**Прореживание / pruning
** - **Knowledge distillation
** -
Конвертация модели: в ONNX, TFLite, CoreML
-
Graph optimization: фьюзинг, folding
Инструменты:
-
TensorRT
-
OpenVINO
-
TFLite Converter
-
ONNX Runtime
-
DeepSparse
10. Интеграция и деплой
Подходы:
-
Edge-инференс (Jetson, Coral, смартфон): использовать ускорители + TFLite/ONNX/TensorRT
-
Server-side: FastAPI, Flask, Triton Inference Server
-
Streaming: Kafka + обработка кадров в потоке
-
Mobile apps: интеграция через MLKit, CoreML, TFLite
Технологии:
-
Docker / Podman
-
Kubernetes / Helm
-
TorchServe / TF Serving
-
REST/gRPC API
-
WebSocket, RTSP для видео
11. Мониторинг и A/B-тестирование
После деплоя важно отслеживать:
-
Частоту ошибок
-
Распределение классов
-
Drift данных (изменения во входных данных)
-
Метрики latency, throughput
-
Количество запросов и нагрузку
Используются:
-
Prometheus + Grafana
-
MLflow, ClearML
-
OpenTelemetry
-
Kibana + ElasticSearch
12. Сбор фидбека и перезапуск обучения
-
Запись предсказаний и ошибок для последующего анализа
-
Аннотация новых данных (active learning)
-
Добавление edge-cases
-
Переобучение модели каждые N недель
-
Поддержка CI/CD пайплайна для ML
13. CI/CD и MLOps
-
Git + DVC — versioning модели и данных
-
MLflow / ClearML / Weights & Biases — трекинг экспериментов
-
Jenkins / GitHub Actions — автоматизация обучения
-
Docker + Kubernetes — развёртывание моделей
-
SageMaker / Vertex AI / Azure ML — полный pipeline как сервис
14. Документация и воспроизводимость
-
README с инструкцией по запуску
-
requirements.txt / environment.yml
-
Jupyter-ноутбуки / Colab для демо
-
Хранение веса и конфигураций (S3, GCS, Git LFS, MLflow)
Выстраивание пайплайна CV требует не только глубоких знаний в машинном обучении, но и инженерного подхода. Продуманный цикл данных, отлаженное обучение и грамотный деплой обеспечивают стабильную, масштабируемую и поддерживаемую систему, которая работает эффективно в условиях реального мира.