Как камеры на Тесле распознают пешехода и дерево, так же камеры в супермаркете распознают товары.
Круассаны зависят от полки, с которой ты её взял.
Точно так же как ты на каптче выбирал все картинки со светофорами, обучая ИИ распознавать светофоры, так же какие-то индусы выбирали все картинки с круассанами, распознавая их.
Теперь ИИ может в точности распознавать, что находится на картинке и куда это движется, это не так уж и сложно.
В таких магазинах ещё обязательно висит предупреждение, что если взял товар и передумал брать - положи туда же, откуда взял. Это не спроста. Ибо это важно для ИИ, с какой полки был взят товар, для распознавания
Я думал, на самом деле, там где система автоматически что-то не смогла определить или не уверена, она просто ставит задачу оператору в очередь, который по-сути решая задачу дообучает модель. В этом и обусловлена задержка минут 10 перед получением чека.
Возможно, она не не уверена, а просто нужен апрув до сотрудника, который бегло просматривает фото и подтверждает, что система все товары определила верно
Очень много подходов есть как такое делать. Вот в этом видео я делаю обзор и сравнение примерно пяти основных https://youtu.be/xTzvpqlKXvU Подходы различаются в целом по железу которое ставиться, числу ошибок, и.т.д.
Слишком мало полужирного шрифта в тексте, надо больше
Спасибо, учту. Синдром программиста, все выделить, все оформить :-)
Машинное зрение.
Как камеры на Тесле распознают пешехода и дерево, так же камеры в супермаркете распознают товары.
Круассаны зависят от полки, с которой ты её взял.
Точно так же как ты на каптче выбирал все картинки со светофорами, обучая ИИ распознавать светофоры, так же какие-то индусы выбирали все картинки с круассанами, распознавая их.
Теперь ИИ может в точности распознавать, что находится на картинке и куда это движется, это не так уж и сложно.
В таких магазинах ещё обязательно висит предупреждение, что если взял товар и передумал брать - положи туда же, откуда взял. Это не спроста. Ибо это важно для ИИ, с какой полки был взят товар, для распознавания
Я думал, на самом деле, там где система автоматически что-то не смогла определить или не уверена, она просто ставит задачу оператору в очередь, который по-сути решая задачу дообучает модель. В этом и обусловлена задержка минут 10 перед получением чека.
Но все равно, это круто!
Возможно, она не не уверена, а просто нужен апрув до сотрудника, который бегло просматривает фото и подтверждает, что система все товары определила верно
Очень много подходов есть как такое делать.
Вот в этом видео я делаю обзор и сравнение примерно пяти основных
https://youtu.be/xTzvpqlKXvU
Подходы различаются в целом по железу которое ставиться, числу ошибок, и.т.д.
А вот несколько видео/статьей про то что в Москве было (по крайней мере год назад):
https://youtu.be/JZP9z1jc54s
https://youtu.be/gwaZJhyzymU
Интересно. Спасибо.