實例分割是物流抓取場景中重要的前序視覺任務(wù)，在這一場景中，需要對同一類堆疊在一起的物體的不同個體進行分割，以便于機器人優(yōu)化位姿，更高效地進行抓取和分揀。
但在大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用中，實例分割任務(wù)存在很多的挑戰(zhàn)，諸如開放環(huán)境復(fù)雜多變、目標物體形狀材質(zhì)各異、未知物體根據(jù)客戶需求不斷流入、嚴重的遮擋會帶來易混淆的遮擋邊界及非連續(xù)自然的物體形狀等。
針對不同的工業(yè)化問題，需要采取不同的解決方法。香港中文大學在讀博士楊璧琦等人針對凹形物體（例如氣門芯，直角手柄），設(shè)計了一種part-aware實例分割網(wǎng)絡(luò)，將實例級分割轉(zhuǎn)化為部件級分割，并將一個凹形物體拆分成若干凸型部件，再整合成完整的實例。
而針對倉庫中SKU繁多、網(wǎng)絡(luò)難以泛化的問題，楊璧琦等人還設(shè)計了一種半監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)SESR。該框架只需要虛擬數(shù)據(jù)和標注進行訓練，不需要人工標注。在實際部署中，該方法對大量常見貨物的分割效果均能滿足工業(yè)需求。
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(yè)化抓取場景中的實例分割》。
講者
楊璧綺，香港中文大學MiuLAR實驗室在讀博士，導師為王平安老師和付志榮老師；主要研究方向為實例分割在物流機器人中的應(yīng)用。
課程主題
部署在工業(yè)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(zhàn)
2、針對凹形物體的part-aware結(jié)構(gòu)拆分式方案
3、無需人工標注的大規(guī)模超市倉庫分割網(wǎng)絡(luò)SESR
4、在實際部署中的表現(xiàn)
課程信息
直播時間：8月18日18:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
