Instance Segmentation для промислового комп'ютерного зору в лісовій галузі
Виклик
Клієнт розробляє системи комп'ютерного зору для лісопилок — автоматизація сканування колод, сортування дощок та контроль якості. Їм потрібна була instance segmentation окремих колод у поперечних зрізах, дощок у складених конфігураціях та сцен лісопилок з об'єктами що перекриваються. Розрізнення між колодами переднього та заднього плану, обробка дощок що перекриваються та класифікація типів поверхонь потребували високоспеціалізованої анотації.
Рішення
Ми побудували глибоку доменну експертизу в анотації деревообробки у 10+ типах проєктів — від сегментації торців колод до аналізу торцевих поверхонь дощок. Тісна співпраця з ML-інженерами клієнта забезпечила еволюцію стандартів анотації відповідно до вимог їхніх моделей. Ми проактивно проаналізували дані анотації та виявили, що видалення необов'язкових типів міток може зекономити 30% часу анотації — допомагаючи клієнту оптимізувати бюджет на навчання ML. Типовий термін виконання 2-7 днів на партію.
Результати
Щільність анотації в середньому ~280 точок полігонів на зображення — значно вище, ніж у типових завданнях детекції об'єктів. Ми проактивно проаналізували дані анотації та виявили оптимізацію для економії 30% часу шляхом видалення необов'язкових типів міток, які моделі клієнта не потребували для деплою.