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. Я 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. Покажу 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 RuTube VK Youtube