現在、ロボット工学におけるAIが注目を集めていますが、時には最も興味深い研究が非常に実用的なものです。 ベトナムはコンベヤーベルトでジャガイモを数える小さなビジョンシステムを作った。巨大なデータセットはありません。大きなモデルではありません。ただ明らかな問題で、賢い設定です。 彼はUltralyticsのObjectCounterを使い、小さなYOLO11ナノモデルを訓練し、ポテトデータセットがなかったため、SAM 2で単一のフレームに注釈を付けて学習しました。1フレーム。動画全体を通してまだ動作します。 産業界で有用なAIがしばしばこのような姿であることを思い出させてくれます。 集中。軽量。実際の課題を解決します。 製造業やロボティクスの仕事をしているなら、こうした小型システムが最も速い成果を上げることが多いです。時間の節約、エラーの削減、そして大規模なインフラを必要としません。 よくやった、ベトナム人。 彼のプロジェクト: —- 週刊ロボティクスとAIの洞察。無料購読: