В "Сколтехе" создали нейросетевую систему автоматического сканирования товаров

Российские ученые из «Сколтеха» создали инновационную систему машинного обучения, способную автоматически распознавать товары на кассах магазинов и в системах самообслуживания. Эта система также может быстро обучаться на небольших наборах изображений, что представляет собой значительное достижение в сфере искусственного интеллекта.

Ведущий разработчик, старший преподаватель «Сколтеха» Андрей Сомов, представил систему компьютерного зрения, названную PseudoAugment. Она использует нейросети для анализа изображений и поиска так называемых «псевдообъектов», который являются структурами, напоминающими отдельные товары на изображении.

Эти объекты выделяются, модифицируются и клонируются, что позволяет обучить нейросеть распознавать товары с разных ракурсов и в различных размерах и формах. Этот метод улучшает точность распознавания и позволяет обучать систему на небольших наборах изображений, что отличает ее от других аналогичных разработок.

​В РФ создали первую отечественную базовую станцию 5Gчитайте также

Система была успешно протестирована на прототипе кассы самообслуживания, и смогла с точностью 92% распознать ранее не известные ей сорта яблок с использованием всего нескольких фотографий. Ученые также отметили, что это технологическое решение может быть применено не только в супермаркетах, но и в других областях, таких как сортировка семян на конвейерах или управление твердыми бытовыми отходами, что сделает эти процессы более эффективными.