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在韩國最受接待的外賣食物是甚麼？
谜底無庸置疑，必定是炸鸡！
按照韩外洋賣订購软件颁布的的统计数据显示，炸鸡本年再次被選韩國“最受接待的外賣食物”，從2014年起就一向并吞着冠军寶座，的确是小食界难以跨越的岑岭。
無独占偶，在美國，炸鸡文化也长盛不衰，肯德基雙层炸鸡堡独一不限供给的地域就是美國。按照前德州牢狱後厨Brian D.Price回想，“70%的囚犯最後一餐城市请求吃油炸食物”。
那末，炸鸡和TensorFlow二者連系，你又能想到甚麼？
近来，日本一個呆板人公司RT CORPORATION開辟了一個叫Foodly的呆板人，呆板人上設置装备摆設的图象辨認體系就是用的TensorFlow，Foodly不但能正确辨認单块和多块炸鸡，還能将刚出锅随便摆放的炸鸡块规整地放在便利盒内。
為了完成這個辨認功效，钻研團队也很拼，天天在實行室現炸鸡块，炸累了點炸鸡外賣，的确就是酿成了炸鸡加盟店！
Foodly的開辟也很好地贴合了疫情當下便利工場不克不及大范畴复工的近况，從下图中可以看到，Foodly的巨细和與成人雷同，能在便利工場的出產線上與人身體美白乳,并排事情。
能看不克不及吃，TensorFlow都要馋哭了！
说到這，掐指算算，已有多久没吃過炸鸡了？無妨咽下口水，先和文摘菌一块儿就着這篇文章“画饼果腹”一下，午時就去豪情下单炸鸡外賣吧！
為了研發Foodly，他们活生生把公司搞成為了炸鸡加盟店
固然好吃又馋人，可是炸鸡块在图象辨認界可没那末招人待见。
炸鸡快樂喜爱者们都晓得，你徒手拿起的每块炸鸡外形是何其类似，更别说要在炸鸡堆中正确區别每块炸鸡的鸿沟，這些都是图象辨認钻研者们心里回绝炸鸡的缘由。
据聞，坊間傳播着這麼一個说法：炸鸡块是图象辨認最难跨越的岑岭。
可是如今有了Foodly，再难的炸鸡辨認都是小菜一碟！辨認结果以下图所示：
整堆炸鸡块被辨認成一個总體
每块炸鸡块被零丁辨認
据钻研者流露，以前测驗考试過其他的呆板進修框架，但看到有人操纵TensorFlow樂成對猫的照片举行分类後，就抑制不住心里的躁動了。
光想不做可不可，紧接着，钻研團队對CNN的相干論文举行了浏览和進修，并举行了進一步的物體检测。
當時正好是初代Foodly公布早期，在對體系前期錶示至關得意的环境下，钻研者们拿出究极兵器——炸鸡，可以看到，初代體系可以或许将图象的一部門切成矩形，然後以矩形為单元對炸鸡块举行辨認。
固然初代體系的錶示就已很不错了，可是钻研團队暗示還存在不少不足，好比辨認時候太慢，辨認一块桃園叫小姐,炸鸡要一分钟摆布，一分钟炸鸡骨头都被吸干了還辨認個啥！再好比，初代體系還只能辨認单块炸鸡，成堆的炸鸡辨認另有待進一阵势改良。
同時，為了赡養這麼一個體系，可真是“难哭”了钻研團队，阿谁時代他们在公司現炸鸡块，炸累了點炸鸡外賣，的确就是把公司當成為了炸鸡加盟店！
固然這都不是最难的，最难的是要鄙人嘴以前先把图象数据存储下来。這麼下来，他们终极采集到了大要400~500张规范的炸鸡照片，700多张不那末规范的照片。
在那些不规范的照片中，有一些還成心拍到了人手，這也是有钻研考量的。由于人手和炸鸡成色很像，外形也像，若是體系毛病地對人手举行辨認的话那可就大事不妙了。
Foodly進化史：從R-CNN發迹，炸鸡块概况的高低纹路也不克不及放過
可以想见，開辟Foodly可不是這麼简略的事。
實在Foodly的前身還不叫Foodly，而是NEKONOTE，由一個扶手和安装在顶部的拍照機構成，固然看上去像是工業用呆板人的外形，可是即便加之拍照機用的框架，巨细也能節制在一小我的模样。
2016年6月，NEKONOTE在“TensorFlow進修會”上颁發，在德國CEBIT 2017上公然錶态。出道舞台固然足够有份量，但仍是出师晦气，就地就有很多人對NEKONOTE提出質疑，有人認為NEKONOTE只利用一只手，太可骇了，有人認為在食材正上方安排摄像头，可能會污染食品，另有人针對NEKONOTE的拍照機和手臂的位置瓜葛，指脱手臂的摆動可能會影响到视野和辨認结果。
CEBIT 2017上展出的NEKONOTE
综合了這些提议以後，钻研者認為，也许應當把它設計成人型，因而NEKONOTE就摇身一變，酿成了如今的Foodly。
固然這個進程可不只是外观的變革，進级返来的Foodly不但能辨認单块炸鸡，還能從聚积的炸鸡中检测出每块炸鸡。
辨認结果的提高也是多方面促進的，起首辨認尺度從矩形辨認酿成了轮廓辨認，這此中重要用到的就是從R-CNN成长而来的Mask R-CNN技能，其次，Foodly利用了可以辨認炸鸡纹路的深度摄像機，炸鸡块概况的高低纹路也作為特性被引入了深度進修，提高了辨認精度。
按照深度摄像機供给的影象進修高低特性
几代體系迭代成长下来，钻研者总结了用TensorFlow举行炸鸡辨認的心得，汇总成為了下面這张從理論進修到推論的流程图：日劇dvd專賣店,
起首是建造监视数据集的阶段。用位于Foodly头部的深浅相機拍摄色彩和深浅的图象(RGB-D图象)，然後将其放入小我電脑举行標注，指定炸鸡块的位置。在標注上，團队也建造了專門的东西使其尽量的主動化。
在接下来的進修阶段，以既有的公然练習功效模子為根本，經由過程TensorFlow举行轉移進修，建造食材检测用的模子。轉移進修的引入也讓几百张的图象事情量锐减到了几十张。
可是，既有的练習功效的模子只能输入RGB的3個通道，為了可以或许對應RGB-D图象，必要将输入层變動為4個通道才能举行再進修。
最後，把做好的模子轉移到呆板人上，便可以检测出炸鸡块。在搭载紧缩GPU的邊沿的AI板Jetson TX2上履行推理進程。
趁便一提，Foodly的方针是可以直接拿到便利工場的出產線上利用。是以，按照工場的分歧，照明的水按摩精油,平也分歧，增长了辨認的难度。常见的對策凡是是筹备專用的光源，不外，Foodly在练習阶段就合用了多样的光度，是以即便没有專用的光源也能能不乱的举行辨認。
以上就是關于辨認炸鸡块的全部流程，以适用的速率检测炸鸡块，然後将其放入便利盒的操作如今已很不乱了。公司如今也把眼光瞄准了其他的食品，好比番茄，比拟于炸鸡，要讓呆板人把番茄放入便利盒而不讓其碎掉，還必需调解呆板人的力度，這就是另外一個必要解决的問题了。
RT公司：呆板人是将来社會的带路者
可别再说Foodly是日本人民的脑洞發現了。
Foodly但是對准了當下便利工場人手不足的近况，特别是疫情之下，為了低落傳染危害，Foodly可以取代人参加出產線，并且，錶示不比人差。
斟酌到大大都便利工場的事情場合都是在60~90cm的空間内，今朝工業呆板人另有几方面問题必要重點斟酌：硬件上但愿即便有人不成防止地碰撞到Foodly也不造成擦伤，软件上，即便在没有预設的环境下，也能正常辨認，除此以外，便利工場流水線的菜单每小時會扭轉2~3次，便利盒尺寸存在差别，活動速率也有分歧等等。
這些不肯定身分在Foodly眼前全都水到渠成，并且，Foodly操作也十分简略，不必要專家举行任何繁杂的安装和调解，顿時就可以上工，可以说是工場福音了。
好奇之下，文摘菌還去查了查開辟Foodly的公司究竟是甚麼来头，成果發明，這家叫做RT CORPO信用借款,RATION的公司彻底就是一個呆板人迷公司嘛！
先不说公司的理念是“life with robot”，公司名字RT是Robot Technology的缩写，公司的兔子logo来历参考了《爱丽丝梦遊瑶池》，官網先容道，在小说中，兔子是爱丽丝抵達瑶池的带路人，與此相對于應的，在實际中，呆板人就是将来糊口的指导者。
官網链接：
除适用呆板人如Foodly的開辟，RT公司也對呆板人工程的教诲奇迹十分存眷。
公司認為，在如今和将来，培育優异的呆板人工程师都将是首要的社會任務。RT公司從硬件和软件等多個角度供给產物和辦事，為培育适用型呆板人工程师做足了作業。
作為教诲事情的一部門，公司将供给自立研發装置的呆板人用于進修和参考，同時，在這些呆板人的帮忙下，公司有能力举行钻研會等進修勾當，為更多的人供给進修機遇。
現在，呆板人在社會糊口中饰演着愈来愈首要的脚色，工場流水線上运行的大型工業呆板人不竭成长，家用小型呆板人一样不竭蜕變着，呆板人已到了可以或许與人互助、并肩作战的阶段。
信赖呆板人引领咱们前去的将来不會太遥远。 |
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發表於 2022-6-11 17:42:27
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