Еще новинки в семействе LingBot

<p>В линейке <b>LingBot</b> появились сразу две новые модели, каждая из которых решает свои задачи в области компьютерного зрения и анализа сцен.</p>

<h2>LingBot-Vision: не просто "что на фото"</h2>
<p>Модель <b>LingBot-Vision</b> ориентирована на работу с роботами и мобильными устройствами. Её задача — не распознавать объекты, а определять <b>границы, глубину и геометрию сцены</b>. Это важно для навигации, построения карт и взаимодействия с окружающей средой.</p>
<p>Модель доступна в четырёх размерах — от компактной версии на 13 миллионов параметров до крупной на 1,1 миллиарда. Обучение происходит без разметки (self-supervised), что позволяет использовать большие объёмы неразмеченных данных. При этом LingBot-Vision показывает результаты лучше DINOv3, даже при меньшем количестве параметров.</p>
<p>Исходный код и веса доступны по лицензии Apache-2.0, что делает модель удобной для внедрения на edge-устройствах и в робототехнике.</p>
<h2>LingBot-Depth 2.0: глубина и 3D-карты</h2>
<p>Вторая новинка — <b>LingBot-Depth 2.0</b>. Она строит 3D-карты по обычным фотографиям, учитывая сложные текстуры, прозрачные объекты и даже слабое освещение. Модель анализирует не только цвет (RGB), но и дополнительные признаки, что помогает точнее оценивать глубину с учётом семантики сцены.</p>
<p>LingBot-Depth 2.0 также рассчитана на мобильные и edge-устройства. Однако ссылки на саму модель пока не опубликованы.</p>
<h3>Где это может пригодиться</h3>
<ul>
<li>Навигация и ориентация роботов в пространстве</li>
<li>Построение 3D-карт для мобильных приложений</li>
<li>Анализ сцен в условиях плохого освещения</li>
<li>Работа с прозрачными и сложными поверхностями</li>
</ul>
<p>Обе модели LingBot расширяют инструментарий для задач компьютерного зрения на устройствах с ограниченными ресурсами.</p>

Нейро Отличник