Область компьютерного зрения продолжает стремительно развиваться. В 2026 году несколько тенденций стали особенно заметными и влияют на то, как компании подходят к подготовке данных.
Foundation Models и мультимодальность
Большие основополагающие модели (foundation models) — такие как SAM, CLIP, Florence — меняют подход к разметке. Они позволяют решать задачи с минимальным количеством примеров, но для файн-тюнинга под конкретные задачи по-прежнему нужны качественные датасеты.
Синтетические данные
Генерация синтетических данных с помощью диффузионных моделей и 3D-симуляторов позволяет снизить стоимость датасетов. Однако реальная разметка остаётся необходимой для финальной валидации и дообучения.
Zero-Shot и Few-Shot Detection
Модели, обученные распознавать объекты по текстовому описанию без примеров, открывают новые возможности. Но для production-применений точность zero-shot подходов пока уступает моделям, обученным на размеченных датасетах.
Видео как основной тип данных
Рост задач, связанных с видеонаблюдением, автономным вождением и робототехникой, увеличивает спрос на разметку видеопотоков. Разметка с трекингом объектов и временны́ми метками становится стандартом.