L'IA dans la robotique attire toute l'attention en ce moment, mais parfois le travail le plus intéressant est très pratique. Viet a construit un petit système de vision qui compte les pommes de terre sur un tapis roulant. Pas de gigantesque ensemble de données. Pas de modèle énorme. Juste un problème clair et une configuration intelligente. Il a utilisé l'ObjectCounter d'Ultralytics, entraîné un petit modèle YOLO11 nano, et comme il n'y avait pas d'ensemble de données sur les pommes de terre, il a annoté une seule image avec SAM 2 et a entraîné à partir de cela. Une image. Ça fonctionne toujours sur toute la vidéo. C'est un bon rappel que l'IA utile dans l'industrie ressemble souvent à cela. Concentrée. Légère. Résout une tâche réelle. Si vous travaillez dans la fabrication ou la robotique, ces petits systèmes sont généralement les gains les plus rapides. Ils font gagner du temps, réduisent les erreurs et n'ont pas besoin d'une infrastructure massive. Beau travail, Viet. Ses projets : —- Aperçus hebdomadaires sur la robotique et l'IA. Abonnez-vous gratuitement :