РАСПОЗНАВАНИЕ И ОЦЕНКА РАСПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (2025)
Разработана практическая база для реализации 3D-оценки позиции. В первой части статьи проанализироваа система автоматизации минимаркетов, которая использует YOLOv8 для распознавания товаров. Во второй части исследованы методы распознавания и сегментации объектов: применение моделей YOLOv8 для распознавания объектов и U-Net для семантической сегментации 3D-моделей. Сделан вывод, что данные работы являются составляющими для решения задачи 3D-оценки позиции и представляют собой обзор решений нескольких небольших задач с использованием нейронных сетей