Привет,
Мне необходимо определять наличие кота(ов), а так же bound box'ы у большого количества фотографий в реальном времени на CPU. Поэтому требуется создать и натренировать нейросеть.

В результате хочу получить:
* Readme файлик с небольшим описанием (какую нейронную сеть выбрали, где брали датасет, как и сколько обучали, как установить и запустить, какие зависимости)
* Питоновский скрипт, который сможет определить вероятность нахождения кота(ов) и выдать bbox'ы
* Файл с натренированной моделью, чтобы мог сразу запустить скрипт

Фотографий очень много, поэтому очень важна скорость детектирования (асинхронную загрузку файлов и многопоточность допилю сам). Но так же важна точность и минимизация false negative срабатываний.
Так же будет плюсом определять не только 'живых котов', но и 'нарисованных'.

При отклике прошу написать ваше видение на поставленную задачу и, может быть, опыт.
Готов увеличить бюджет за ресерч + качество результатов.