Skip to content

Latest commit

 

History

History
34 lines (33 loc) · 5.65 KB

File metadata and controls

34 lines (33 loc) · 5.65 KB

Кейс по CV

Цель задания: Продемонстрировать понимание основных алгоритмов компьютерного зрения и способность их практического применения для решения задач e-commerce.

Задача: 

Вам необходимо разработать систему обработки фотографий с карточек товаров на маркетплейсах, которая выполняет следующие действия:

  1. Удаление фона:   - Разработайте алгоритм, который автоматически удаляет фон с изображения, оставляя только главный объект (товар).  - Алгоритм должен быть достаточно точным, чтобы не обрезать важные части товара и не оставлять артефактов на границе объекта и фона.  - Дополнительно: проанализируйте различные алгоритмы сегментации изображения и выберите наиболее подходящий для данного задания, обосновав свой выбор.  2. Замена фона:  - После удаления фона, необходимо заменить его на нейтральную текстуру, имитирующую съемку в фотостудии (например, однотонный белый, серый или светло-серый фон).  - Текстура должна быть однородной и не отвлекать внимание от товара. Она не должна являться заливкой фиксированным цветом, а должна имитировать фон фотографии.  - Дополнительно: реализуйте возможность выбора цвета фона из заранее определенного набора.
  2. Генерация описания:  - Используя обработанную фотографию товара, сгенерируйте текст продающего описания товара.  - Описание должно быть кратким, информативным и привлекающим внимание покупателей.  - Дополнительно: реализуйте возможность генерации нескольких вариантов описания с разным стилем и акцентом. например генерация только краткого либо достаточно полного описания товара. С рекламным подтекстом или только сухими характеристиками.  

Требования:

  • Язык программирования: Python
  • Библиотеки: OpenCV, TensorFlow/Keras, PyTorch, Jax, логично и необходимо использовать какие-то готовые модели из интернета. Будьте готовы к тому, чтобы на устной части объяснить хотя бы вкратце, как работают использованные вами подходы
  • Документация: Предоставьте описание кода с описанием используемых алгоритмов и методов, а также краткое объяснение принятых решений. Желательно отдельной странице README.md в формате markdown  

Дополнительные возможности (не обязательные):

  • Анализ качества обработки: Разработайте метрики для оценки качества удаления фона и генерации описания. Опишите, как бы вы предложили измерять качество полученного решения на каждом из шагов.  Критерии оценки:
  • Качество обработки изображений: Точность удаления фона, качество замены фона.
  • Качество описания товара: Информативность, привлекательность, отсутствие ошибок.
  • Эффективность алгоритмов: Скорость обработки изображений.
  • Качество кода: Читабельность, комментарии, документация.

Сдача задания:

  • Мы предоставим вам некоторое количество карточек товаров дополнительно, вам нужно будет обработать их все вашим алгоритмом и сложить результаты в некотором структурированном и удобном для просмотра виде.
  • Можно выполнять не все пункты задания, а частично. Качество выполнения отдельных частей мы также оценим.
  • Формат сдачи: Репозиторий на githib с вашим кодом. Можете использовать закрытые репозиторий, если боитесь за свое решение, мы предоставим логины членов жюри для получения доступа и проверки несколько позже.