Об этом сообщила пресс-служба "Сколтеха".
"На кассах самообслуживания со встроенными весами покупателю нужно запоминать все коды, а проконтролировать, правильно ли покупатель взвешивает товар, достаточно сложно. Исследователи из Сколтеха предлагают упростить этот процесс с помощью системы компьютерного зрения PseudoAugment. Эту систему можно настроить даже до того, как новые сорта окажутся на полке магазина", — говорится в сообщении.
Данная система была разработана группой исследователей под руководством старшего преподавателя "Сколтеха" Андрея Сомова. Она представляет собой нейросеть, которая анализирует снимки и ищет на них так называемые "псевдообъекты", обособленные структуры, похожие на отдельные фрукты и другие товары, которые продаются в магазине.
Эти объекты вырезаются из оригинального изображения и модифицируются и размножаются, что позволяет использовать их для того, чтобы обучить нейросеть распознавать изображенные на них предметы с любого ракурса и при любых размерах и вариациях формы. Подобный подход повышает качество работы нейросети и при этом позволяет обучать ее без вмешательства человека на небольших наборах изображений, что выгодно отличает разработку российских ученых от конкурентов.
Работу системы ученые проверили на прототипе кассы самообслуживания со встроенными весами, а также подключенной к ней компьютерной системы, позволяющей дообучать и переобучать нейросети. Используя этот набор, исследователи успешно обучили кассу распознавать ранее неизвестные сорта яблок с 92% точностью при помощи небольшого числа фотографий ящиков, заполненных этими фруктами.
По словам ученых, сфера применения созданного ими алгоритма не ограничивается супермаркетами. Его можно использовать для обучения распознавания однородных объектов, в частности, на конвейерах для сортировки семян или твердых бытовых отходов. Это позволит повысить эффективность подобных промышленных установок, подытожили исследователи.