Лента LinkedIn
Честно говоря, это невыносимо скучное содержимое.
Моего двоюродного брата насмерть сбил грузовик 🚚💥! Вот что это мне рассказало о менеджменте 👇
И все держат такой же фальшивый тон — прямо вот такие все вот «дальновидные», «передовые», «профессиональные». Это ужасно утомляет.
Проекты
Когда открываешь LinkedIn, видишь вот такие проекты компьютерного зрения: парень машет рукой перед камерой, а система его отслеживает.
Не было бы ничего плохого, если б они были разными. Но нет — это просто каждый второй пост. Какой-нибудь парень машет руками и делает всякий бред.
Вообще бесполезно. Никому это не нужно. Это просто «посмотрите, у меня есть компьютерное зрение».
Уверен, они либо списывают с туториала, либо строчат всё в одной ночи — ведь все эти проекты абсолютно одинаковые.
Даже не пришлось специально искать пример. Открыл LinkedIn — и вот первое же, что видишь. Потом второе. Потом третье. Потом четвёртое. Потом пятое…
Не преувеличиваю — это было вторым постом, который я только что видел.
Что смешно в этом проекте про распознавание ям? Первый проект хотя бы игра (правда, не очень хорошая). А этот — детектирование ям на дороге. Зачем? Их отлично детектируют обычные человеческие глаза.
Он никуда это не отправляет. Если б это было подключено к видеокамерам всех машин — ну, это ещё и паноптикум массовой слежки. А если пять на дороге столько ям, что ты не можешь их отследить и нужны краудсорс-данные, у тебя есть куда более серьёзные проблемы. Но ладно, если б хотя бы отправлял результаты в API… НО НЕ ОТПРАВЛЯЕТ.
Более широкая идея — использовать AI для интеллектуального мониторинга инфраструктуры, где дорожные условия оценивают более эффективно, а команды техническое обслуживания принимают решения на основе данных.
Вот этот проект научил одну вещь: реальное компьютерное зрение — это не просто детектирование объектов. Это освещение, состояние дороги, углы наклона камеры, перекрывающиеся детекции — всё влияет на точность.
Я устал видеть такие проекты.
Насколько сложно создать один из этих проектов, который выглядит впечатляюще на LinkedIn?
(Спойлер: очень просто.)
Собираем детектор YOLO-постов
Решил собрать детектор для постов вроде «🚀 Рад объявить, что создал YOLO-проект».
Учусь с нуля — никогда этим раньше не занимался. Просто хотел проверить, насколько это может быть сложным. Не можешь критиковать готовку, если никогда не варил лапшу.
Проект не будет полезным, но зато станет наглядно видно, что слоп — это на самом деле слоп.
На всё ушло полтора часа. Большую часть времени потратил на рисование боксов и ожидание обучения модели.
Сначала нужны данные для тренировки. Нужно собрать примеры постов, которые модель должна учиться распознавать.
Написал скрипт, который скроллит ленту и делает скриншоты:
mkdir -p raw_data
sleep 5 # to switch to browser
for i in {1..200}; do
scrot "raw_data/slop_$(printf "%03d" $i).png"
xdotool key Page_Down
sleep 3
doneСкрипт собрал 200 изображений — этого должно быть достаточно.
Создал аккаунт на Roboflow, завел проект и залил скриншоты.
Потом просто скроллил по скриншотам и размечал их: рисовал боксы вокруг того, что нужно детектировать. Механическая работа. Заняло минут 20.
После разметки экспортировал данные в формат YOLOv8 и скачал архив датасета.
Затем обучал модель. И это требует минимум усилий.
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.train(
data='dataset/data.yaml',
epochs=50,
imgsz=320,
name='slop_detector'
)Отлично! Просто ждёшь, пока модель обучится. У меня ушло 30 минут — у меня совсем слабый компьютер.
После обучения написал Python-скрипт для запуска модели.
from ultralytics import YOLO
import sys
def main(image_path):
model = YOLO('runs/detect/slop_detector/weights/best.pt')
model(image_path, save=True, conf=0.10)
main(sys.argv[1])Готово! Вот мой собственный детектор слопа!!!
Теперь можно прямо в резюме добавить: эксперт по компьютерному зрению, маг Python, лидер мнений в AI и ML.
Заключение
Полтора часа на то, чтобы выучить всё с нуля и построить проект. Было б интереснее, если б люди оптимизировали модели, повышали точность — что-то в этом роде. Но на LinkedIn царит вот такая: тривиальное содержимое с блестящим маркетингом сверху.
И никто ничего не говорит, потому что комментарии видны в профиле. Если рекрутер зайдёт и увидит, что ты называешь слоп слопом — вот тебя и запишут в ассоциалы. Поэтому все хлопают в ладоши и идут дальше.
В этом реальная беда. Платформа не вознаграждает за прогресс. Она построена на самопродаже для работы, поэтому выживает не мастерство — выживает видимость интересности. Это просто LARP продуктивности. Зайди в профиль такого парня — и видишь одно и то же: пять лет детектирования ям, ноль признаков развития.