目前，機器人領域的 AI 獲得了所有的關注，但有時最有趣的工作是非常實用的。 Viet 建立了一個小型視覺系統，可以計算傳送帶上的馬鈴薯。沒有巨大的數據集。沒有龐大的模型。只有一個明確的問題和一個聰明的設置。 他使用了 Ultralytics 的 ObjectCounter，訓練了一個小型的 YOLO11 nano 模型，因為沒有馬鈴薯數據集，他用 SAM 2 標註了一個單一的幀並從中訓練。只有一個幀。仍然可以在整個視頻中運作。 這是一個很好的提醒，實用的工業 AI 通常看起來就是這樣。 專注。輕量級。解決真實的任務。 如果你在製造或機器人領域工作，這些小型系統通常是最快的勝利。它們節省時間，減少錯誤，並且不需要龐大的基礎設施。 幹得好，Viet。 他的項目： —- 每週機器人和 AI 洞察。免費訂閱：