Предложение: Кубик умного компьютерного зрения

[budora]

Хочу предложить разработчикам внедрить фичу, добавить встроенный модуль локального компьютерного зрения на базе свежей Ultralytics YOLO26.
Когда верстка на сайте — это сплошной Canvas, игра или динамический кошмар или старый добрый Flash, то это просто черный ящик.
Что изменит встроенная YOLO26?
Идеально разбирает Canvas и Flash. Нейросеть понимает суть объекта. Ей плевать, что игра отрисована на холсте Canvas — она мгновенно распознает на этой «живой картинке» кнопку «Купить», поле ввода или нужного персонажа, даже если у них изменился дизайн, цвет, размер или шрифт.
Экстремальная скорость на обычном процессоре (CPU). Новая YOLO26 оптимизирована под процы и летает на 43% быстрее старых версий благодаря архитектуре NMS-free. Это значит, что автоматизация динамичных Canvas-элементов будет происходить на лету и без задержек.
Бесплатный обход любых капч с дообучением прямо в Зенно. Закинули в кубик 50-100 скриншотов новой сложной Canvas-капчи (где надо повернуть животное или собрать пазл), моделька за пару минут обучилась прямо на CPU, и мы бесплатно щелкаем ее локально за миллисекунды.
Поиск целых классов объектов. Можно будет дать команду: «найди мне все активные элементы на этом Canvas-холсте» или «кликни по всем машинам на картинке», и сеть это сделает, какими бы уникальными они ни были.

Спойлер: Трудится у меня

 

[BAZAg]

Хорошее предложение!
Эх... Для таких штук хорошо бы сразу какую-то инструкцию, как бы это реализовать/подключить не дожидаясь реализации функционала в Зенно "из коробки"...
Всего интересного много - изучать все интересующие направления времени нехватает.
Удобно проходить путь используя опыт тех, кто уже разобрался, наступал на грабли...
Можно конечно просить у AI реализацию и инструкции - но на выходе может получаться что-то очень сырое, а затраты часов на то, чтобы привести это в нужный вид могут измеряться десятками...
Тоесть любой опыт кто уже работал с технологией существенно экономит время!

 

[Dmitriy_Zenno]

Хочу предложить разработчикам внедрить фичу, добавить встроенный модуль локального компьютерного зрения на базе свежей Ultralytics YOLO26.
Когда верстка на сайте — это сплошной Canvas, игра или динамический кошмар или старый добрый Flash, то это просто черный ящик.
Что изменит встроенная YOLO26?
Идеально разбирает Canvas и Flash. Нейросеть понимает суть объекта. Ей плевать, что игра отрисована на холсте Canvas — она мгновенно распознает на этой «живой картинке» кнопку «Купить», поле ввода или нужного персонажа, даже если у них изменился дизайн, цвет, размер или шрифт.
Экстремальная скорость на обычном процессоре (CPU). Новая YOLO26 оптимизирована под процы и летает на 43% быстрее старых версий благодаря архитектуре NMS-free. Это значит, что автоматизация динамичных Canvas-элементов будет происходить на лету и без задержек.
Бесплатный обход любых капч с дообучением прямо в Зенно. Закинули в кубик 50-100 скриншотов новой сложной Canvas-капчи (где надо повернуть животное или собрать пазл), моделька за пару минут обучилась прямо на CPU, и мы бесплатно щелкаем ее локально за миллисекунды.
Поиск целых классов объектов. Можно будет дать команду: «найди мне все активные элементы на этом Canvas-холсте» или «кликни по всем машинам на картинке», и сеть это сделает, какими бы уникальными они ни были.

Спойлер: Трудится у меня

Здравствуйте,

Передал ваше предложение нашей команде.

 

[n0n3mi1y]

Хочу предложить разработчикам внедрить фичу, добавить встроенный модуль локального компьютерного зрения на базе свежей Ultralytics YOLO26.
Когда верстка на сайте — это сплошной Canvas, игра или динамический кошмар или старый добрый Flash, то это просто черный ящик.
Что изменит встроенная YOLO26?
Идеально разбирает Canvas и Flash. Нейросеть понимает суть объекта. Ей плевать, что игра отрисована на холсте Canvas — она мгновенно распознает на этой «живой картинке» кнопку «Купить», поле ввода или нужного персонажа, даже если у них изменился дизайн, цвет, размер или шрифт.
Экстремальная скорость на обычном процессоре (CPU). Новая YOLO26 оптимизирована под процы и летает на 43% быстрее старых версий благодаря архитектуре NMS-free. Это значит, что автоматизация динамичных Canvas-элементов будет происходить на лету и без задержек.
Бесплатный обход любых капч с дообучением прямо в Зенно. Закинули в кубик 50-100 скриншотов новой сложной Canvas-капчи (где надо повернуть животное или собрать пазл), моделька за пару минут обучилась прямо на CPU, и мы бесплатно щелкаем ее локально за миллисекунды.
Поиск целых классов объектов. Можно будет дать команду: «найди мне все активные элементы на этом Canvas-холсте» или «кликни по всем машинам на картинке», и сеть это сделает, какими бы уникальными они ни были.

Спойлер: Трудится у меня

А есть реальный опыт прикрутки решения каких-то тир-1 капч?

 

[Мамикон]

ИИ?)

 

[n0n3mi1y]

ИИ?)

Ну, вероятно, тс просто попросил ии собрать мысли воедино, чтобы более структурированно составить предложение и аргументировать его.
Вай нот?

 

[Roman*]

Было бы неплохо чтоб ТС закинул сюда простой пример с работой Ultralytics YOLO26 , с dll либо еще как то, чтоб было понимание как оно воркает.

 

[budora]

Было бы неплохо чтоб ТС закинул сюда простой пример с работой Ultralytics YOLO26 , с dll либо еще как то, чтоб было понимание как оно воркает.

У меня все чуть иначе. Её можно конвертировать и использовать в зенно. У меня обучается прямо в шаблоне и работает вполне успешно. Выше я прикреплял скрин с моего пк . Не буду сильно показывать так как по сути это будет реклама стороннего софта который я сделал под себя (Python + FastAPI + uvicorn, Playwright (async), opencv + ultralytics (YOLO26), EasyOCR) и т.д. . Добавляет недостающий мне функционал в зенно и работает с ProjectMaker передавая в его шаблон мой в зашифрованном виде. Если что я не нарушаю ..... прошу убрать если я сделал плохо, скрин добавил для визуального пояснения.

Спойлер: картинка

 

[n0n3mi1y]

Воу, выглядит реально интересно. Было бы круто реальный кейс какой-то увидеть от вас на конкурсе, я бы с радостью проголосовал бы. Думаю, призовое было бы обеспечено.

 

[Dr.Pipetka]

Ждем)