Обнаружение пустых мест на полках магазинов
AI-модель для выявления свободных пространств на торговых полках и анализа выкладки товаров.
О сервисе
🛒 Модель обнаружения пустых мест на торговых полках Это модель обнаружения объектов, основанная на YOLOv8, дообученная на наборе данных «Изображения полок для планограмм» для выявления пустых мест в расположении товаров на торговых полках. Модель призвана помочь в проверке соблюдения планограмм путем идентификации пустых пространств на полках и расчета показателей соответствия. 📌 Применение Эта модель предназначена для команд аналитики розничной торговли для решения следующих задач: Обнаружение пустых мест на полках на изображениях магазинов. Количественная оценка соответствия предопределенной планограмме. Оценка качества изображений и расчет метрик, связанных с пустыми местами. 🧠 Детали модели Базовая модель: Ultralytics/YOLOv8 Задача: Обнаружение объектов Обучена на: Набор данных «Изображения полок для планограмм» (2095 изображений) Фреймворк: PyTorch через Ultralytics 🧪 Метрики и система оценки Модель используется как часть конвейера оценки торговых полок, который вычисляет: Оценка пустых мест (50%) Оценка качества изображения (30%) Оценка плотности пустых мест (20%) Итоговая оценка соответствия = Взвешенная сумма вышеуказанных показателей Ссылки akul-29/Retail-Shelf-Gap-Detection_Model Источник: https://qubu.ai/models/obnaruzhenie-pustykh-mest-na-polkakh-magazinov License: MIT
