As jy na die blom voor jou kyk, sal jy sy naam ontdek.
Die program is tans in staat om onder 1000 soorte blomme te herken.
Dit het nie die ambisie om die oog van 'n botaniese deskundige te vervang nie, maar vir die blom wat jy op daardie tydstip met jou slimfoon vorm, bied dit tot drie moontlike spesie name.
Dit is slegs 'n voorstel, 'n eerste stap vir verdere noodsaaklike verifikasie.
Die program het eksperimentele waarde en beoog om die krag van ingewikkelde neurale netwerke, wat die nuwe grens van diep leer is, te toets.
Die open source TensorFlow raamwerk en die Inception V.3-model word gebruik, wat die weergawe 1, wenner van die 2014 Imagery Large Visual Recognition Challenge, oorskry, met 'n foutmarge van 6,67% van weergawe 1 tot 3,46%.
Die model is spesiaal omgeskool vir die erkenning van blomme.
Dankie aan Oracle om die nodige hulpbronne beskikbaar te stel.
'N Paar jaar gelede, toe my seun jonk was, het ons hom op 'n reis na 'n historiese villa naby Rome geneem. Kyk na die forel wat in een van die poele van die villa geswem het. Hy het my gevra of daar 'n program was wat die spesies wat met die slimfoon geraam is, herken. Ek het geantwoord dat dit nie bestaan het nie, maar dat ons dit saam kon doen. By die huis het ons 'n paar sketse op 'n stuk papier gegooi en dan is dit in 'n laai vergete. Die besigheid was bo my kanse, maar ek het altyd die idee gehad dat as ek 'n idee gevind het, ek dit weer sou opneem.
Skielik is die ding hergebore omdat ek ontdek het dat iemand anders, met kennis en tegnologie wat baie gevorderder is as myne, dit vorentoe gebring het: die TensorFlow-projek, die neurale netwerk van Google, het Inception-v3 en die mobiele portie deur die TFMobile-raamwerk bekend.
'1000 blomme' is 'n eerste aanvanklike stap om te besef dat so ver en vergete my seun se begeerte: die erkenning van die meeste lewende spesies.
Opgedateer op
10 Des. 2018