Запрос счета
Заполните поля ниже, чтобы получить счет на оплату билетов DUMP Екатеринбург от юридического лица
Юр. лицо
ИНН
Количество билетов на конференцию
+
Промокод (если есть)
Запрос счета
Заполните поля ниже, чтобы получить счет на оплату билетов DUMP Екатеринбург от юридического лица
Юр. лицо
ИНН
Количество билетов на конференцию
+
Промокод (если есть)
Напишите нам
Задайте вопрос, напишите пожелания или оставьте отзыв
Ваш e-mail
Ваше имя
Напишите здесь то, что хотели:
Заявка на спонсорство
Подсчёт посетителей в ритейле с помощью компьютерного зрения
Тезисы
Конверсия покупателей — важная бизнес-метрика для розничного магазина, а чтобы её посчитать, необходимо знать количество посетителей. Наиболее современный способ — это воспользоваться свёрточными нейронными сетями для обработки видеопотока.

В своём докладе на примере решения задачи подсчёта посетителей расскажу про:
  • сбор и разметку обучающих данных;
  • процесс обучения нейронных сетей для детекции объектов и их реидентификации;
  • высокоскоростной инференс нейронных сетей на CPU.
Будет много реальных примеров и никаких скучных формул.

Слушатели:
  • увидят успешный пример, что для создания модели компьютерного зрения достаточно одного data scientist'а, одной недели и одной видеокарты RTX3070
  • познакомятся с фреймворками, упрощающими процесс обучения: TensorFlow Object Detection API, TensorFlow Similarity
  • узнают, как сэкономить на облачных GPU, используя OpenVINO Toolkit
Конверсия покупателей — важная бизнес-метрика для розничного магазина, а чтобы её посчитать, необходимо знать количество посетителей. Наиболее современный способ — это воспользоваться свёрточными нейронными сетями для обработки видеопотока.

В своём докладе на примере решения задачи подсчёта посетителей расскажу про:
  • сбор и разметку обучающих данных;
  • процесс обучения нейронных сетей для детекции объектов и их реидентификации;
  • высокоскоростной инференс нейронных сетей на CPU.
Будет много реальных примеров и никаких скучных формул.

Слушатели:
  • увидят успешный пример, что для создания модели компьютерного зрения достаточно одного data scientist'а, одной недели и одной видеокарты RTX3070
  • познакомятся с фреймворками, упрощающими процесс обучения: TensorFlow Object Detection API, TensorFlow Similarity
  • узнают, как сэкономить на облачных GPU, используя OpenVINO Toolkit
Видеозапись доклада
Появится здесь после конференции
Информация о спикере
Данил Зитцер
Руководитель отдела машинного зрения, Ivideon, ex-Строительный Двор
Начал работу с должности специалиста по прогнозированию в компании "Строительный двор". Успел автоматизировать процесс внесения еженедельных корректировок прогнозов и обучить классификатор аномалий в истории продаж товаров.

Видеоаналитикой в ритейле занимаюсь третий год. В свободное от работы время делюсь знаниями в области Data Science со студентами Тюменского государственного университета.


Данил Зитцер
Руководитель отдела машинного зрения, Ivideon, ex-Строительный Двор
Начал работу с должности специалиста по прогнозированию в компании "Строительный двор". Успел автоматизировать процесс внесения еженедельных корректировок прогнозов и обучить классификатор аномалий в истории продаж товаров.

Видеоаналитикой в ритейле занимаюсь третий год. В свободное от работы время делюсь знаниями в области Data Science со студентами Тюменского государственного университета.


Все доклады секции