Машинное зрение для поиска брака — нужны реальные фото для теста

[bakivh]

Всем привет

Делаю сервис для обучения моделей машинного зрения под задачи поиска брака на производстве.

Хочу проверить его на реальных задачах, не на демо-картинках. Ищу 3–5 инженеров/компаний, у кого есть фото с производства и задача визуального контроля.

Могу бесплатно:
- посмотреть ваши фото
- помочь разметить дефекты
- обучить модель
- показать, что получилось и где модель ошибается
- естественно отдать саму модель, которая получится

Все через веб-портал

Интересны задачи:
- трещины, сколы, царапины, пятна
- дефекты деталей
- проверка упаковки/маркировки
- наличие/отсутствие элементов
- сортировка годное/брак

Желательно от 50 фото, лучше 100–300. Можно и меньше, но тогда результат будет предварительный.

Данные без разрешения никуда не выкладываю. Ничего не продаю - хочу получить честный фидбэк: что работает, что нужно, что не нужно, ерунда, не ерунда.

Если актуально — напишите пожалуйста в тему или в личку

Спасибо!

Ссылку специально не прикладываю, чтобы пост не выглядел рекламой.

[Nikoly@]

Здравствуйте, есть фото зерен89170 гречневой крупы. Необходимо распознать "Хорошие" от "Серые" и "Черные".

[bakivh]

Здравствуйте, есть фото зерен89170 гречневой крупы. Необходимо распознать "Хорошие" от "Серые" и "Черные".

здравствуйте. ок, спасибо, запущу. у меня вопрос по этим фоткам. там подписи под фото "хорошие" "серые" "черные", это значит что на соответствующих фотках ВСЕ зерна относятся к этой группе? или скорее преимущественно все

[Nikoly@]

Здравствуйте. ДА все зерна относятся к этой группе.
Фото, названы так условно по разделению годное (хорошие)/негодное (серые и черные), а все вместе это один продукт.
Мне интересен один момент: если смешать все три группы, модель сможет показать процент годного (хорошие)?

[Nikoly@]

Еще поясню. Фото "Хорошие_01", "Серые_01", "Черные_01" - это фото снятые 1-й камерой, "Хорошие_02", "Серые_02", "Черные_02" - 2-й камерой и т.д. Поэтому на фото разный контраст.

[bakivh]

Да , можно будет посмотреть процент. Он покажет сколько зерен каждого класса нашлось на фото.

Просто заметил что на фото например Хорошие_03 есть как я вижу несколько зерен которые тоже с черными областями. И на "серых" снимках тоже есть совсем черные. Точно ли все зерна нужно на одной фото относить к одной группе? это упростит разметку конечно, но на всякий случай уточняю

[Nikoly@]

Да , можно будет посмотреть процент. Он покажет сколько зерен каждого класса нашлось на фото.

Просто заметил что на фото например Хорошие_03 есть как я вижу несколько зерен которые тоже с черными областями. И на "серых" снимках тоже есть совсем черные. Точно ли все зерна нужно на одной фото относить к одной группе? это упростит разметку конечно, но на всякий случай уточняю

Здравствуйте. Согласен, все верно заметили на некоторых фото "Хорошие" есть прям явно бракованные зерна. Получается, завел Вас в заблуждение, не все зерна относить к одной группе.
Тогда вот еще фото89175

[bakivh]

Ок, взял в общем в работу. Пока размечаю, по готовности отпишусь (на этой неделе)

[Сергей0308]

Ок, взял в общем в работу. Пока размечаю, по готовности отпишусь (на этой неделе)

У Вас неделя начинается с воскресенья, по западному образцу, в смысле, наша неделя закончится через 2 минуты!

[bakivh]

только сейчас увидел сообщение )
я имел в виду эту неделю. Доразмечиваю еще, прогресс есть, думаю скоро закончу и можно будет обучить модель

[Nikoly@]

Здравствуйте. Есть ли продвижение по модели?

[capzap]

Здравствуйте. Есть ли продвижение по модели?

А какая задача стояла, вплоть до зёрнышка обнаруживать? Там много слипшихся, с таким разрешением почти не возможно "водораздел" определить, поэтому модель даст около 0.8 точности прогнозирования

[bakivh]

Здравствуйте.

Да, не мог ответить, уезжал на 4 дня.
Модель получилось обучить на тех 5500 картинках. Пришлось их дополнительно разметить (на это ушло больше всего времени).
Основной вопрос как правильно размечать серые и хорошие.

В целом качество получилось хорошее
На тесте такие метрики

Test: mAP50 87.3% | mAP50-95 67.9% | Precision 85.0% | Recall 79.7%

Пока не успел еще протестить как она будет работать на фото из первой выборки (где их сразу много) и параллельно доразмечаю эти фото из первой выборки

Сегодня вечером пришлю реквизиты для портала. Там можно скачать и саму разметку и модель.