Computer Vision Calculator v1.0

Калькулятор компьютерного зрения

Рассчитайте архитектуру CNN, оцените метрики детекции (mAP, IoU), настройте предобработку и аугментацию, сравните модели и спланируйте видеопайплайн — все инструменты CV в одном месте.

Высота входа (H)

Ширина входа (W)

Каналы входа (C)

Размер ядра (K)

Шаг (Stride)

Паддинг (Padding)

Дилатация (Dilation)

Число фильтров

Число слоёв (стек)

Результаты свёрточного слоя

Выход (H x W)

224 x 224

50176 пикселей

Параметры слоя

1.79 K

weights + bias

FLOPs слоя

173.41 M

multiply-add ops

Стек из 5 слоёв

Рецептивное поле

11 x 11

пикселей

Всего параметров

149.50 K

Размер весов

598.02 КБ

FP32

Feature map

12.85 МБ

один слой, FP32

Формула выходного размера: O = floor((I + 2P - D(K-1) - 1) / S + 1), где I — вход, P — padding, D — dilation, K — kernel, S — stride.
Рецептивное поле показывает, сколько пикселей исходного изображения влияет на один нейрон в последнем слое стека.

Загрузка калькулятора компьютерного зрения...

Модулей расчёта

CNN

Архитектура сетей

mAP

Метрики детекции

19+

Моделей для сравнения

Зачем нужен калькулятор компьютерного зрения?

Компьютерное зрение (Computer Vision) требует точных расчётов на каждом этапе: от проектирования архитектуры свёрточной сети до планирования видеопайплайна. Этот калькулятор помогает CV-инженерам, исследователям и разработчикам быстро получать ключевые параметры и метрики.

Архитектура свёрточных сетей

Свёрточные нейронные сети (CNN) — основа компьютерного зрения. Правильный расчёт выходных размеров, количества параметров и рецептивного поля критически важен при проектировании архитектуры. Формула выходного размера зависит от ядра, шага, паддинга и дилатации.

O = floor((I + 2P - D(K-1) - 1) / S + 1)

Метрики детекции объектов

Оценка качества детекции объектов основана на IoU (Intersection over Union),Precision и Recall. mAP (mean Average Precision) — стандартная метрика для COCO и Pascal VOC бенчмарков. NMS (Non-Maximum Suppression) фильтрует дублирующие предсказания.

IoU = Area(A ∩ B) / Area(A ∪ B)

Компьютерное зрение в России

Россия активно развивает технологии компьютерного зрения. Яндекс, Сбер, VK и другие компании внедряют CV-решения в свои продукты: от распознавания лиц и документов до автономного вождения и видеоаналитики. Рынок компьютерного зрения в России растёт на 25-30% ежегодно.

Яндекс Cloud Vision API предоставляет сервисы OCR, классификации изображений и детекции объектов. Сбер развивает решения на базе собственных моделей для банковского сектора (биометрия, проверка документов). NtechLab и VisionLabs — российские лидеры в области распознавания лиц. Российские университеты (МФТИ, Сколтех, ВШЭ) ведут передовые исследования в области CV.

YCV

Yandex Cloud Vision

OCR, классификация, детекция объектов. API для разработчиков с поддержкой русского текста.

NTL

NtechLab

Российский лидер в распознавании лиц. Платформа FindFace для видеоаналитики и безопасности.

SAI

Sber AI Vision

Биометрия, проверка документов, видеоаналитика для банковского сектора и ритейла.

VLb

VisionLabs

Платформа LUNA для распознавания лиц и анализа видеопотока. Экспорт в 40+ стран.

Возможности калькулятора

CNN

Архитектура CNN

Расчёт выходного размера свёрточного слоя, количества параметров, FLOPs и рецептивного поля для стека слоёв.

DET

Детекция объектов

IoU, GIoU, Precision, Recall, F1, AP и mAP. Визуальный расчёт пересечения боксов и параметры NMS.

IMG

Предобработка

Resize, letterbox, aspect ratio, нормализация (ImageNet, COCO, CIFAR-10). Расчёт памяти для тензоров.

AUG

Аугментация

Оценка числа аугментированных изображений, объёма хранения, времени генерации и влияния на обучение.

MOD

Сравнение моделей

ResNet, EfficientNet, YOLO, ViT, Swin, MobileNet: параметры, FLOPs, точность, скорость, размер.

VID

Видеообработка

FPS-анализ, время обработки, память для видеопайплайна, latency и оценка real-time возможностей.

Часто задаваемые вопросы

Рецептивное поле (receptive field) — это область исходного изображения, которая влияет на значение одного нейрона в определённом слое. Для одного свёрточного слоя с ядром 3x3 рецептивное поле равно 3x3. При стеке из N слоёв рецептивное поле растёт: два слоя 3x3 имеют рецептивное поле 5x5 (эквивалент одного 5x5), три слоя — 7x7. Дилатация (atrous convolution) увеличивает рецептивное поле без роста параметров. Это важно для задач сегментации и детекции, где модель должна «видеть» большой контекст.

IoU (Intersection over Union) — стандартная метрика перекрытия двух bounding box. Проблема IoU: если боксы не пересекаются, IoU = 0 независимо от расстояния между ними, что затрудняет оптимизацию. GIoU (Generalized IoU) решает эту проблему: GIoU = IoU - (Area_enclosing - Area_union) / Area_enclosing. GIoU принимает значения от -1 до 1, где -1 означает максимальное расстояние при нулевом пересечении. Это делает GIoU лучшей функцией потерь для обучения детекторов.

Выбор зависит от задачи и ограничений. ResNet — классический выбор для классификации: простой, стабильный, хорошо изученный. EfficientNet — оптимальный по соотношению точность/FLOPs для классификации: EfficientNet-B0 точнее ResNet-50 при 10x меньших FLOPs. YOLO — стандарт для real-time детекции объектов: YOLOv8-n работает на 520 FPS. ViT (Vision Transformer) — лучшая точность на больших датасетах, но требует много данных и вычислений. Для мобильных устройств — MobileNetV3.

Базовые аугментации: горизонтальный flip, случайные повороты (5–15°), crop, color jitter (яркость, контраст, насыщенность). Продвинутые: Mosaic (4 изображения в одно, из YOLOv4), MixUp (линейная интерполяция двух изображений), CutOut/CutMix (вырезание/замена прямоугольных участков). Для детекции Mosaic особенно эффективен. Для медицинских изображений — elastic deformation. Важно: аугментации должны соответствовать реальным условиям. Например, вертикальный flip бесполезен для распознавания лиц.

Память GPU складывается из: 1) Веса модели: параметры × bytes_per_param (FP32=4B, FP16=2B, INT8=1B). ResNet-50 в FP32 ≈ 100 МБ. 2) Активации (feature maps): зависят от разрешения и batch size. Для 224x224 ≈ 100–300 МБ. 3) Накладные расходы CUDA: ~300–500 МБ. Итого для ResNet-50 (FP32, batch=1): ~500 МБ–1 ГБ. Квантизация до INT8 сокращает размер весов в 4 раза. TensorRT оптимизирует использование памяти. Для видеопайплайна добавьте буфер кадров.

NMS (Non-Maximum Suppression) — алгоритм фильтрации дублирующих bounding box. Принцип: из группы пересекающихся боксов оставляет только с максимальным confidence. IoU порог NMS: обычно 0.45–0.65. Ниже — агрессивнее фильтрация (меньше боксов, но может удалить правильные). Выше — больше дубликатов. Confidence порог: обычно 0.25–0.5. Отсекает предсказания с низкой уверенностью. Для crowded сцен используют Soft-NMS (снижает confidence вместо удаления) или DIoU-NMS (учитывает расстояние центров).

Стратегии оптимизации: 1) Пропуск кадров: обрабатывайте каждый 2–5-й кадр (для детекции людей достаточно 5–10 FPS). 2) Batching: группируйте 4–8 кадров для GPU (ускорение до 3x). 3) Уменьшение разрешения: 640x360 вместо 1920x1080 (ускорение ~9x). 4) Квантизация модели: FP16 (+50% скорости), INT8 (+2–3x). 5) TensorRT/ONNX Runtime: аппаратная оптимизация (+30–50%). 6) Асинхронная обработка: чтение кадров и инференс в отдельных потоках. 7) ROI-обработка: анализировать только области интереса.

В России развита экосистема компьютерного зрения. Yandex Cloud Vision — API для OCR, классификации изображений и детекции (поддержка русского текста). NtechLab (FindFace) — мировой лидер в распознавании лиц, используется в системах безопасности городов. VisionLabs (LUNA) — платформа биометрической идентификации, экспортируется в 40+ стран. Сбер AI развивает решения для банкинга (биометрия, проверка документов). Российские БПЛА от компании ZALA используют CV для навигации. Сколтех и МФТИ ведут исследования в области 3D-реконструкции и автономного вождения.

Полезные ресурсы

OCV

OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым кодом. Обработка изображений, детекция, трекинг, 3D-реконструкция.

ULT

Ultralytics YOLO

YOLOv8 от Ultralytics: детекция, сегментация, классификация, pose estimation. Python-first, простое API.

TRV

TorchVision

Pretrained модели (ResNet, EfficientNet, ViT), transforms для аугментации, датасеты (ImageNet, COCO).

Создатель

Лиана Арифметова

Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».

Был ли этот калькулятор полезен?

Обновлено: 18 апреля 2026 г.

⚖️

Отказ от ответственности

Только для информационных целей. Все расчёты, результаты и данные, предоставляемые данным инструментом, носят исключительно ознакомительный и справочный характер. Они не являются профессиональной консультацией — медицинской, юридической, финансовой, инженерной или иной.

Точность результатов. Калькулятор основан на общепринятых формулах и методиках, однако фактические результаты могут отличаться в зависимости от индивидуальных условий, исходных данных и применяемых стандартов. Мы не гарантируем полноту, точность или актуальность приведённых расчётов.

Медицинские, финансовые и профессиональные решения должны приниматься исключительно на основании консультации с квалифицированными специалистами — врачом, финансовым советником, инженером или другим профессионалом в соответствующей области. Не используйте результаты данного инструмента как единственное основание для принятия важных решений.

Ограничение ответственности. Авторы и разработчики сервиса не несут никакой ответственности за прямой или косвенный ущерб, возникший в результате использования данных расчётов. Пользователь принимает на себя всю ответственность за интерпретацию и применение полученных результатов.

Калькулятор компьютерного зрения

Результаты свёрточного слоя

Стек из 5 слоёв

Зачем нужен калькулятор компьютерного зрения?

Архитектура свёрточных сетей

Метрики детекции объектов

Компьютерное зрение в России

Yandex Cloud Vision

NtechLab

Sber AI Vision

VisionLabs

Возможности калькулятора

Архитектура CNN

Детекция объектов

Предобработка

Аугментация

Сравнение моделей

Видеообработка

Часто задаваемые вопросы

Полезные ресурсы

OpenCV

Ultralytics YOLO

TorchVision

Лиана Арифметова

Отказ от ответственности

Похожие инструменты

Калькулятор судебных расходов

Калькулятор доступности (Accessibility): WCAG 2.1, контрастность, ARIA, скринридер

Калькулятор тепловой пушки

Калькулятор водного следа

Калькулятор стоимости электроприборов

Зубная нумерация (универсальная ↔ FDI)

Калькулятор рассады

Калькулятор алиментов

Калькулятор досрочного погашения кредита

Калькулятор пола ребёнка

Калькулятор эпоксидной смолы для заливки

Калькулятор натяжения ремня

Калькулятор комплаенс (ROI соответствия)

Калькулятор строительных отходов: объём, вывоз, переработка

Калькулятор M&A (слияния и поглощения)

Результаты свёрточного слоя

Стек из 5 слоёв