Распознавание объектов на PDF-чертежах: архитектура решения и прототип на Python

Заказчику нужна была помощь в разработке архитектуры решения, которое распознаёт объекты на технических чертежах в PDF: контуры деталей, основную надпись (штамп) и текст. Другие исполнители оценивали работу примерно в неделю.

Сначала разобрал примеры чертежей. Ключевой вывод: если чертёж векторный, а не скан, то текст, основную надпись и часть контуров можно извлекать напрямую из PDF без нейросети - это в разы дешевле и точнее. Компьютерное зрение нужно только для того, что не описано векторно.
Предложил поэтапный план: разбор и архитектура (пайплайн, выбор моделей, схема разметки, метрики) - затем прототип на реальных чертежах (парсинг PDF, поиск основной надписи, OCR текста, выделение контуров) - затем обучение модели под типы объектов заказчика и интеграция.
Сделал первый этап за пару часов: архитектуру и рабочий подход на примерах заказчика, с прозрачной оценкой стоимости следующих этапов.

Заказчик получил понятную архитектуру решения и рабочий подход к распознаванию чертежей уже через пару часов, а не через неделю, плюс поэтапный план и смету без завышения бюджета.
Отзыв заказчика: «За пару часов сделал то, что другие исполнители предполагали делать неделю. Очень чётко письменно разъяснил, оперативно выходит на связь. Максимально прозрачная цена без надуманных увеличений бюджета».