Сколтех и Центральный университет: компьютерное зрение для грейдинга коллекционных монет
Описание проекта
Исследователи разработали метод автоматизированной оценки коллекционных монет, минимизирующий субъективность ручной экспертизы по шкале Шелдона. Собран датасет из нескольких типов монет и предложена двойная модель глубокого обучения из двух вариантов ResNet50 плюс алгоритм, ориентированный на предметную область: он анализирует распределение вероятностей результатов двух моделей, учитывая, что соседние классы в порядковой структуре имеют перекрывающиеся визуальные признаки. Во втором исследовании для оценки монет высшей категории применена визуально-языковая модель с кодировщиком изображений с двумя входами, имитирующая реальную практику оценки обеих сторон монеты сразу. Введена подсказка об уровне оценки и обучен текстовый кодировщик, используемый для вычисления косинусного сходства с объединёнными визуальными признаками.
Вендор и технология: Собственная разработка: двойная модель глубокого обучения на базе двух вариантов ResNet50 и визуально-языковая модель с двухвходовым кодировщиком изображений.
Задача
Оценка оригинальности и состояния монет в нумизматике и инвестициях производится специалистами вручную и по своей природе субъективна. Существующие методы точно оценивают монеты только одного конкретного типа, их практическая ценность невелика. Задача отличается от стандартной классификации изображений: два изображения могут быть почти идентичны по дизайну, номиналу и дате чеканки, но небольшая разница в сохранности относит их к разным грейдам.
Цели внедрения
-
Минимизировать субъективность ручной экспертизы монет
-
преодолеть ограничение алгоритмов, работающих только с одним типом монет
-
охватить монеты разных типов в одном датасете
-
повысить точность и детальность оценки
-
обеспечить оценку монет высшей категории с учётом обеих сторон
Результаты
-
Результаты
-
Разработан метод, охватывающий монеты разных типов
-
оценка стала точнее и детальнее
-
применена визуально-языковая модель, имитирующая реальную практику оценивания
-
числовых результатов не раскрыто Нагрузка и масштаб
-
Датасет из нескольких типов монет; два исследования Сроки
-
Публикация 18 августа 2026 г