Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Техническое задание: Расширение датасета и дообучение модели YOLOv11 Цель: Улучшить точность распознавания объектов класса person (люди) в видеопотоке с помощью модели YOLOv11, дополнив текущий датасет изображениями из COCO, содержащими аннотации на людей. Имеется кастомный датасет 4 класса: dorOpn — открытая дверь dorClst — закрытая дверь forklift — погрузчик person — человек Классы dorOpn, dorClst и forklift распознаются нормально. Класс person распознается плохо или почти не распознается. Что нужно сделать: Взять аннотированные изображения с классом person из датасета COCO. Привести их в формат YOLO. Объединить с текущим датасетом, не нарушая структуру и индексацию классов. Дообучить существующую модель YOLOv11. Предоставить инструкцию, как повторить процесс: от извлечения до обучения. Требования: Уверенные знания Python Опыт работы с COCO, YOLOv5/YOLOv11 Навыки обработки датасетов и аннотаций Опыт дообучения моделей машинного зрения Формат сдачи: Скрипты для обработки и объединения датасетов Инструкция по использованию Обученная/дообученная модель.