Hallo Habr! Heute werden wir darüber sprechen, wie neuronale Netze bei der Detailerkennung helfen können und warum sie überhaupt benötigt werden. Kürzlich hat uns einer unserer Kunden kontaktiert - ein großes Industrieunternehmen, Hersteller von Lastkraftwagen und deren Komponenten. Die Teile enthielten eine große Anzahl möglicher Namen. Aus diesem Grund haben Mitarbeiter Fehler bei der visuellen Erkennung gemacht. Wir haben uns entschlossen, eine Anwendung zu erstellen, die auf Computer Vision und neuronalen Netzen basiert. Mit ihrer Hilfe begannen sie zu prüfen, ob der Arbeiter die richtige Wahl getroffen hatte (Abb. 1). Zusätzlich musste der Name des erkannten Teils mit dem in der Auftragsrechnung angegebenen Namen überprüft werden.
Daten
. 500-700 . . , . . , . . .
, , . . , , .
(Bounding Box) (Object detection). , , , (Image segmentation) . (. 2)
- , , Mask R-CNN. , . Mask R-CNN Faster R-CNN, . . Faster R-CNN , . .
. . (. 3, 4, 5, 6)
HPE DL380 c NVIDIA Tesla v100. , 8 12 .
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backend SAP Data Intelligence.
SAP Data intelligence
SAP Data Intelligence , (, python ). (-, , REST-). , flow-based . , ERP / MES , . . , . ( multiplicity) kubernetes. , , , .
, , . , . Cisco Cisco Hyperflex, , .
SAP Data Intelligence , , Kubernetes , . , Cisco&SAP, .
SAP Data Intelligence . OpenAPI. backend . Data Intelligence (. 12).
openui5. , .
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- , Data Science, SAP CIS