Компьютерное зрение для ритейла: от YOLO до векторного поиска по изображениям

Зачем это нужно бизнесу и разработчику

Кассы самообслуживания с ИИ — один из главных технологических трендов ритейла 2025–2026. X5 Group, Лента, Пятёрочка уже внедряют системы распознавания товаров. Но как это работает под капотом — реальный проект с исходниками практически нигде не показывают.

Илья Низамов повторил функционал ИИ-кассы, увиденной в Ленте: товар попадает в зону детекции, система его определяет, ищет в базе 1С и выдаёт информацию. На вебинаре разберём весь стек — от камеры до REST API.

Что покажем на вебинаре

Полный стек системы: детекция объектов через YOLO, мультимодальные эмбеддинги Qwen3-VL, хранение и поиск в Qdrant, инференс через vLLM, REST API на FastAPI и интеграция с 1С через HTTP-сервис. Покажем реальный проект с исходниками — каждый компонент разберём подробно.

Программа вебинара

— Введение. Задача: ИИ-касса для ритейла, как это работает в продакшне
— Архитектура системы: YOLO → Qwen3-VL → Qdrant → FastAPI → 1С
— Детекция товаров: настройка YOLO, работа с камерой
— Эмбеддинги изображений: Qwen3-VL + инференс через vLLM
— Векторный поиск в Qdrant: индексация, similarity search
— Интеграция с 1С через HTTP-сервис
— Демонстрация живого проекта + исходники
— Вопросы и ответы
— Завершение

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли опыт в компьютерном зрении?
Достаточно знания Python на уровне junior+. Разберём всё с нуля.

Будет ли запись?
Да, запись получат все зарегистрировавшиеся участники.

Какие технологии нужно знать заранее?
Python и базовое понимание нейросетей. YOLO, Qdrant и vLLM объясним на месте.

Это платно?
Вебинар полностью бесплатный, регистрация обязательна.

Можно адаптировать решение под свой проект?
Да, покажем исходники и объясним, как изменить систему под другие задачи.