Авторизация

НЕЙРОСЕТЬ НА ДАЧЕ

Рейтинг:  5 / 5

Звезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда активна
 

 

Попробуем нейросеть?

Начал я с простого (ха-ха) и по совету товарищей обратился к бесплатной программе TensorFlow от компании Google. На их сайте есть пример того, как можно распознать содержимое своей фотографии с помощью их, гугловой, обученной модели. Они свою модель обучали на многомиллионной базе фотографий imagenet.

Я воспользовался примером на питоне с распознаванием панды https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition

Панду распознали успешно, а затем я "скормил" в алгоритм фотографию машины, проезжающей мимо моего дачного участка. Фотография сделана с камеры домофона.

 tf

Вау! Вот результат - машина найдена!:

# python classify_image.py --image_file car_and.jpg

sports car, sport car (score = 0.38615)
car wheel (score = 0.18023)
racer, race car, racing car (score = 0.09661)
grille, radiator grille (score = 0.02517)
cab, hack, taxi, taxicab (score = 0.02446)

 

Как видите, это всего лишь одна команда, которая выдает нужный результат, а значит обработать этот вывод проще простого. Можно поместить этот тэг в базу вместе с фотографией ну или в любое другое место. Обработка одной фотографии заняла около 2 секунд.

 

Хорошо, а что же будет, если нет проезжающей машины, а просто пошел снег?

 

empty1

bucket, pail (score = 0.64005)
ashcan, trash can, garbage can, wastebin, ash bin, ash-bin, ashbin, dustbin, trash barrel, trash bin (score = 0.20549)
pot, flowerpot (score = 0.01064)
mailbox, letter box (score = 0.00715)
barrow, garden cart, lawn cart, wheelbarrow (score = 0.00649)

Ну что же, значит подобные "пустые" фотографии будут с тегом "мусорка" и меня это вполне устраивает. Это можно отфильтровать и в качестве тега не сохранять - я и так знаю, что там мусорка. :)