YOLOv8 против OpenCV на чертежах метро: почему простая геометрия победила нейросеть

Как я случайно сделал утечку данных и решил задачу в пользу OpenCV.

Задача — детекция основной надписи (штампа) на чертежах для оцифровки в BIM. Данных — 50 сканов. YOLOv8 на такой крохе переобучился, даже с синтетикой и аугментацией. Поймал утечку: модель запоминала фон, а не геометрию. Честный бенчмарк показал неожиданное: OpenCV с контурами и CLAHE выбил IoU 0.64 против 0.58 у YOLO. DL увереннее в детекции, но хуже попадает в границы. Вывод: понимание домена важнее моды на нейросети. Иногда простой алгоритм решает задачу быстрее, дешевле и без больших датацентров.

Читать далее