Автор: Когда человек хочет быстро продать машину, он рассылает фотографии в несколько компаний по выкупу и ждёт цену. Оценщик смотрит снимки, прикидывает ремонт и называет сумму «предварительно, до осмотра». Чем больше заявок, тем дольше ждёт клиент, а клиент, который ждёт, уходит к соседям.
Ускорить это можно компьютерным зрением. Модель обучают на тысячах размеченных снимков: вмятина, царапина, скол, треснувшая фара, разный тон краски на соседних деталях. Получив фото, она обводит повреждения рамками и подписывает деталь. Оценщик открывает заявку с готовой разметкой и тратит на неё пару минут вместо пятнадцати.
Это не разработка уровня крупной корпорации. Есть открытые модели для поиска объектов на фото, например семейство YOLO, и открытые наборы снимков с повреждениями кузова. Небольшая компания может дообучить модель на собственных архивных заявках, где уже известно, что показал осмотр.
Ограничения тоже понятны. По фото не видно подвеску, геометрию кузова, следы утопления. Плохой свет и мокрая машина сбивают модель так же, как и человека. Нейросеть даёт быстрый ориентир, а окончательную цену называют после осмотра и диагностики.
Дольше всего идёт обучение: на нескольких тысячах фотографий это часы работы хорошей видеокарты, зато потом модель быстро работает даже на скромном железе. Брать для этого свою карту смысла мало проще арендовать видеокарту для нейросети . RTX 3090 с 24 ГБ памяти стоит около 34 рублей в час, и за выходные можно спокойно перепробовать несколько вариантов обучения.
Клиенту тоже польза: цена приходит быстрее и оказывается ближе к той, что назовут на осмотре.
