End-to-end ML для складских роботов: как это устроено?
Привет, друзья!
Как заставить складского робота «видеть» коробки, правильно их распознавать и ориентироваться в динамичной среде? Александр Тимофеев-Каракозов, Senior ML/CV Engineer в Яндекс Роботикс, рассказал, как устроен пайплайн машинного обучения для складской робототехники. В статье он подробно разобрал подходы к 3D-локализации объектов, объяснил, как работают Keypoints Estimation и Instance Segmentation, а также поделился опытом использования Active Learning в условиях постоянно меняющихся доменов.
Если вам интересно, как применяются технологии компьютерного зрения в логистике, обязательно прочитайте!
Кстати, если у вас есть собственные кейсы и исследования, которыми стоит поделиться, подавайте заявку на AiConf X 2025. Мы принимаем доклады до 25 апреля. Подробности и форма подачи здесь.
Встреча с Программным комитетом AiConf X 2025
Встречаемся 25 марта в 18:00 (МСК) онлайн. Встреча Программного комитета (ПК) с профессиональным сообществом — неотъемлемая часть подготовки наших мероприятий. Поэтому мы очень вас ждём.
Члены ПК расскажут об общей концепции конференции и критериях отбора докладов. А для вас как будущих спикеров это будет отличная возможность проверить свою тему, узнать, как лучше сформулировать тезисы.
Участие бесплатное, но встреча закрытая по предварительной регистрации.
