собираем дата сет
Спасибо за вопрос!
Общие размеры пачки с помощью сканеров (лидары), которые уже установлены.
Также для ML моделей мы отдельно подаем размеры (вроде диаметров), они идут от камер с нормировкой на реальные физические размеры.
Все по классике: python stack - PyTorch, OpenCV, FastAPI, Sklearn/Catboost
Неплохой расчет, но кажется вы не очень внимательно прочитали статью :) Планировался проект на 9 мес (читаем бюджет), а делали 24+ мес)))
Спасибо!)
У нас была задача сделать анализ данных и разработать сами модели, протестировать их в изолированном контуре. Далее разработкой инфры / внедрением моделей занимался Заказчик сам, так как это уже понятный процесс.
Каждому свое ) но если максимизировать прибыль минимизируя overhead cost - то точно повторяющееся)
и детектить BMW, которые на 3 места встали!
Ценный комментарий, спасибо, заставил задуматься!
Но аналогия мне просто искренне нравится :)
Металлургия - это сложная наука, процессы протекающие там содержат много особенностей, которые нужно учитывать ITшникам из А+ офиса) иначе модели ИИ не будут работать
ахахах с компьютер вижн)