實例分割(ge)是物流抓取(qu)場(chang)景(jing)中重(zhong)要(yao)的前序(xu)視覺任務(wu)，在(zai)這一(yi)場(chang)景(jing)中，需要(yao)對同(tong)一(yi)類堆疊在(zai)一(yi)起的物體的不(bu)同(tong)個體進(jin)行分割(ge)，以便(bian)于機(ji)器人優化位姿，更高效(xiao)地進(jin)行抓取(qu)和(he)分揀。
但在大規(gui)模工(gong)業(ye)應用中，實例分(fen)割任務存在很多(duo)的挑戰(zhan)，諸如(ru)開(kai)放環境復雜多(duo)變、目標物(wu)體形(xing)狀(zhuang)(zhuang)材質各異、未知(zhi)物(wu)體根據(ju)客戶需求不斷流入、嚴重的遮擋會(hui)帶(dai)來易(yi)混淆的遮擋邊界及非連續自然的物(wu)體形(xing)狀(zhuang)(zhuang)等。
針(zhen)對(dui)不同的(de)工業化(hua)問(wen)題，需要采取不同的(de)解(jie)決(jue)方法。香港中文大學在讀博士(shi)楊璧(bi)琦等人針(zhen)對(dui)凹形物體（例(li)如氣(qi)門(men)芯，直角(jiao)手(shou)柄），設計了一種(zhong)part-aware實例(li)分(fen)(fen)割網絡，將實例(li)級分(fen)(fen)割轉化(hua)為部(bu)件(jian)級分(fen)(fen)割，并將一個(ge)凹形物體拆分(fen)(fen)成若(ruo)干凸(tu)型部(bu)件(jian)，再整合成完整的(de)實例(li)。
而針對(dui)倉庫中SKU繁多、網絡(luo)難以泛化的問題(ti)，楊璧琦等人還設計了一種半(ban)監督的網絡(luo)SESR。該框架只需(xu)要(yao)虛擬數據和標注進行訓練，不需(xu)要(yao)人工標注。在實際(ji)部署中，該方(fang)法(fa)對(dui)大量常見貨物的分割效(xiao)果(guo)均能滿足工業需(xu)求。
8月18日晚6點，「AI新青年講座」第148講邀請到香港中文大學MiuLAR實驗室在讀博士楊璧綺參與，主講《部署在工業化抓取場景中的實例分割》。
講者
楊璧(bi)綺(qi)，香港中(zhong)文大學(xue)MiuLAR實驗室在讀博士(shi)，導師為王(wang)平安老師和付志(zhi)榮(rong)老師；主要研究方向為實例分割(ge)在物(wu)流(liu)機器人中(zhong)的應用。
課程主題
部署在工業化抓取場景中的實例分割
課程提綱
1、實例分割在物流抓取場景中的挑戰
2、針對凹形物體的part-aware結構拆分式方案
3、無需人工標注的大規模超市倉庫分割網絡SESR
4、在實際部署中的(de)表(biao)現
課程信息
直播時間：8月18日18:00
直(zhi)播地點：智東西公開課知識店(dian)鋪
