Команда Сколтеха совместно с другими организациями разработали новый способ распознавания товаров на развес. Об этом рассказали в пресс-службе технологического университета.
В магазинах очень много сортов продуктов, которые визуально почти не отличаются, к тому же ассортимент постоянно обновляется. Поэтому ученые разработали PseudoAugment, который быстрее настроит нейронную сеть на новые классы товаров.
По словам пресс-службы, под камеру можно поставить ящик с новым сортом и сфотографировать, дальше алгоритм на основе фотографий извлекает отдельные объекты, далее «аугментируем (дополняем) изображения, на основе которых можно дообучать нейронную сеть», отмечает Сергей Нестерук, аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе.
Аугументация изображения – это визуальная трансформация исходных данных изображения.
Сложность в том, что в магазинах много визуально похожих сортов фруктов или овощей, часто появляются новые. Классические системы компьютерного зрения нужно переобучать каждый раз, когда появляется новый сорт. Это долго, поскольку нужно собирать много данных о нём, потом вручную размечать их.
Сергей Нестерук Инженер-программист и аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе
Команда Сколтеха совместно с другими организациями разработали новый способ распознавания товаров на развес. Об этом рассказали в пресс-службе технологического университета.
В магазинах очень много сортов продуктов, которые визуально почти не отличаются, к тому же ассортимент постоянно обновляется. Поэтому ученые разработали PseudoAugment, который быстрее настроит нейронную сеть на новые классы товаров.
По словам пресс-службы, под камеру можно поставить ящик с новым сортом и сфотографировать, дальше алгоритм на основе фотографий извлекает отдельные объекты, далее «аугментируем (дополняем) изображения, на основе которых можно дообучать нейронную сеть», отмечает Сергей Нестерук, аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе.
Аугументация изображения – это визуальная трансформация исходных данных изображения.
Сложность в том, что в магазинах много визуально похожих сортов фруктов или овощей, часто появляются новые. Классические системы компьютерного зрения нужно переобучать каждый раз, когда появляется новый сорт. Это долго, поскольку нужно собирать много данных о нём, потом вручную размечать их.
Сергей Нестерук Инженер-программист и аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе
