В НГТУ нейросеть научили определять гнилые овощи и фрукты по обычным фотографиям
Технология уже прошла лабораторные испытания.
В Новосибирском государственном университете создали нейросеть для оценки качества сельскохозяйственной продукции по обычным фотографиям. Для этого учёные использовали архитектуру триплетной сети, которая позволяет различать гниль и незрелость. Точность работы алгоритмов достигает 89% даже на продуктах, которые не участвовали в обучении.
Нейросеть работает значительно лучше стандартных технологий компьютерного зрения, для которых требуются идеальные условия съёмки.
«Мы не просто создали очередной классификатор, а провели детальное сравнение принципиально разных подходов к обучению. Это позволило понять, как каждый метод видит дефекты и почему одна модель лучше справляется с поиском гнилой продукции, а другая — с определением незрелости», — поясняют разработчики.
На данный момент нейросеть прошла лабораторные испытания. Команда планирует адаптировать систему для работы с реальным видеопотоком сельскохозяйственных предприятий.
