FPV Drone Object Detection Pipeline (UAV, DefTech)

Розробив власну Computer Vision модель для object detection/tracking на FPV video (UAV) з фокусом на real-time edge inference (end-to-end pipeline на базі YOLO архітектури).

Стандартизував workflow розмітки CVAT > YOLO та побудував відтворюваний train/val/test pipeline з data quality checks.

Проводив бенчмарк різних YOLO моделей.

Було досягнуто найкращого компромісу між швидкістю та якістю:

• precision 0.8256
• recall 0.9128
• mAP50 0.8079
• 111.9 FPS
• 8.94 ms latency.

Був підготовлений ONNX inference для подальшого розміщування моделі на edge пристроях (Raspberry PI, Jetson, тощо).

• Stack: Python, PyTorch, OpenCV, CVAT, YOLO, ONNX Runtime