[Python] Ce fel de image recognition algorithm ar trebui in aceasta situatie?

[Che]

Sa zicem ca vrei sa faci un algoritm de image recongnition in Python pentru a recunoaste imagini cu tapete de perete (doar un exemplu, ar putea fi orice tip de imagini cu modele) si pentru fiecare imagine data modelului antrenat ca input el trebuie sa zica ce tapet anume este in acea imagine.

 

Stiu ca sunt algoritmi din acestia pentru object detection si practic tu ii dai mai mult imagini cu caini de exemplu si el iti spune ce rasa de caine este intr-o imagine cu un caine data ca input sau il poate recunoaste care si unde este cainele intr-o imagine data care are si oameni si orice altceva pe ea. Tot la fel functioneaza si face recognition.

Ok. Problema este ca tapetul/modelul/patternul nu este un obiect ci este toate imaginea in ansamblu interpretata ca si un pattern sau model.

Ce algoritm ar trebui in aceasta situatie?

 

Exemplu:

1. input: imagine cu buline ---> output: "o imagine cu buline"
2. input: imagine cu romburi ---> output: "o imagine cu romburi"
3. input: (X) imagine cu linii (hasurata intr-un anume fel, X) ---> output: "(X) o imagine cu linii (hasurata intr-un anume fel, X)
4. input: (Y) imagine cu linii (hasurata intr-un alt fel decat X, Y) ---> output: "(Y) o imagine cu linii (hasurata intr-un alt fel decat X, Y)
5. input: (Z) imagine cu linii (hasurata intr-un alt fel decat X si Y, Z) ---> output: "(Z) o imagine cu linii (hasurata intr-un alt fel decat X si Y, Z)

s.a.m.d. adica el nu recunoaste o linie anume sau o bulina anume ci modelul creat de acele componente din imagine in ansamblu astfel incat desi in imaginile X, Y si Z sunt aceleasi linii, ele creaza un pattern (model) diferit si fiecare este recunoascuta diferit si nu bagata in aceeasi clasa cu toate celelalte care au si ele linii (acelasi tip de linii).

 

Multumesc anticipat!

[Nytro]

Daca ai un training set bun (supervised) in care marchezi multe imagini pe aceste categorii ar trebui sa le invete cat de cat. Nu ma pricep la subiect dar ar trebui sa fie facubil, acuratetea depinde de model. 

[gigiRoman]

Ai-ul defapt se bazeaza pe seturile de date pe care i le dai mura in gura in etapa de training. :)))) cu cat setul de date e mai mare si acopera o plaja mai vasta cu atat e mai precis.

Cum bine zicea un prieten despre calculatoare: cacat ii bagi, cacat iti scoate.

[yoyois]

Cand o sa inteleaga si publicul de rand ca AI-ul e defapt statistica+big computing.

 

Ca sa intelegi ce model de "AI" trebuie folosit pentru taskul X trebuie sa intelegi cum functioneaza acel model. (adica statistica/matematica din spate)

 

Ce vrei tu se poate face cu OpenCV. Cauta "OpenCV pattern recognition"

Ce vrei tu e sa quantifici deviatile dintre 2 imagini.

Dupa le poti clasifica fie automat(clustering) fie dupa parametrii specifici.

 

OFF: Vrei AI sa-ti puna tapet la farmacie?

 

E destul de amuzant cum brainwashed mainstream media convinge publicul de rand ca "exista AI care face orice. bagi o comanda in terminal, si se downloadeaza AI cam de inteligenta unui caine. Si ii explici ce sa faca cu training, 2-3 exemple, si el face acolo"

[gigiRoman]

3 hours ago, yoyois said:

E destul de amuzant cum brainwashed mainstream media convinge publicul de rand ca "exista AI care face orice. bagi o comanda in terminal, si se downloadeaza AI cam de inteligenta unui caine. Si ii explici ce sa faca cu training, 2-3 exemple, si el face acolo"

Daca era asa de smecher AI-ul nu mai angajau astia programatori romani/rusi/ucraineni/indieni...

[Nytro]