1000 flowers
5 tys.+
Pobrane
Dla wszystkich
info
Informacje o aplikacji
Jeśli spojrzysz na kwiat przed sobą, odkryjesz jego nazwę.
Aplikacja jest obecnie w stanie rozpoznać spośród 1000 gatunków kwiatów.
Nie ma ambicji, aby zastąpić oko ekspertowi botanicznemu, ale w przypadku kwiatu, który w tym czasie tworzysz ramką ze smartfonem, oferuje do trzech możliwych nazw gatunków.
To tylko sugestia, pierwszy krok do dalszej koniecznej weryfikacji.
Aplikacja ma wartość eksperymentalną i ma na celu sprawdzenie siły zawiłych sieci neuronowych, które stanowią nową granicę głębokiego uczenia się.
Wykorzystano framework TensorFlow typu open source i model Inception V.3, który przewyższa wersję 1, zwycięzcę konkursu Imagery Large Visual Recognition Challenge 2014, z marginesem błędu, który wynosi od 6,67% wersji 1 do 3,46%.
Model jest specjalnie przeszkolony do rozpoznawania kwiatów.
Dzięki Oracle za udostępnienie niezbędnych zasobów.
Kilka lat temu, kiedy mój syn był młody, zabraliśmy go na wycieczkę do zabytkowej willi pod Rzymem. Patrząc na pstrąga pływającego w jednej z basenów willi, zapytał mnie, czy istnieje aplikacja, która rozpozna gatunek zwierzęcia oprawiony w smartfon. Odpowiedziałem, że nie istnieje, ale możemy to zrobić razem. W domu wyrzuciliśmy trochę szkiców na kartce papieru, a potem zapomniano w szufladzie. Biznes był powyżej moich szans, ale zawsze miałem pomysł, że gdybym znalazł pomysł, wziąłbym go ponownie.
Nagle rzecz się odrodziła, ponieważ odkryłem, że ktoś inny, z wiedzą i technologią dużo bardziej zaawansowaną niż moja, przyniósł ją do przodu: projekt TensorFlow, sieć neuronowa Google o nazwie Incepcja-v3 i przenoszenie mobilne za pośrednictwem frameworka TFMobile.
"1000 kwiatów" jest pierwszym wstępnym krokiem do zrealizowania tak dalekiej, i już zapomnianej, pragnienia mojego syna: rozpoznania większości żyjących gatunków.
Aplikacja jest obecnie w stanie rozpoznać spośród 1000 gatunków kwiatów.
Nie ma ambicji, aby zastąpić oko ekspertowi botanicznemu, ale w przypadku kwiatu, który w tym czasie tworzysz ramką ze smartfonem, oferuje do trzech możliwych nazw gatunków.
To tylko sugestia, pierwszy krok do dalszej koniecznej weryfikacji.
Aplikacja ma wartość eksperymentalną i ma na celu sprawdzenie siły zawiłych sieci neuronowych, które stanowią nową granicę głębokiego uczenia się.
Wykorzystano framework TensorFlow typu open source i model Inception V.3, który przewyższa wersję 1, zwycięzcę konkursu Imagery Large Visual Recognition Challenge 2014, z marginesem błędu, który wynosi od 6,67% wersji 1 do 3,46%.
Model jest specjalnie przeszkolony do rozpoznawania kwiatów.
Dzięki Oracle za udostępnienie niezbędnych zasobów.
Kilka lat temu, kiedy mój syn był młody, zabraliśmy go na wycieczkę do zabytkowej willi pod Rzymem. Patrząc na pstrąga pływającego w jednej z basenów willi, zapytał mnie, czy istnieje aplikacja, która rozpozna gatunek zwierzęcia oprawiony w smartfon. Odpowiedziałem, że nie istnieje, ale możemy to zrobić razem. W domu wyrzuciliśmy trochę szkiców na kartce papieru, a potem zapomniano w szufladzie. Biznes był powyżej moich szans, ale zawsze miałem pomysł, że gdybym znalazł pomysł, wziąłbym go ponownie.
Nagle rzecz się odrodziła, ponieważ odkryłem, że ktoś inny, z wiedzą i technologią dużo bardziej zaawansowaną niż moja, przyniósł ją do przodu: projekt TensorFlow, sieć neuronowa Google o nazwie Incepcja-v3 i przenoszenie mobilne za pośrednictwem frameworka TFMobile.
"1000 kwiatów" jest pierwszym wstępnym krokiem do zrealizowania tak dalekiej, i już zapomnianej, pragnienia mojego syna: rozpoznania większości żyjących gatunków.
Ostatnia aktualizacja
Podstawą bezpieczeństwa jest wiedza o tym, jak deweloperzy zbierają i udostępniają Twoje dane. Sposoby zapewniania prywatności i bezpieczeństwa danych mogą się różnić w zależności od użycia aplikacji, regionu i wieku użytkownika. Te informacje podał deweloper i z czasem może je aktualizować.
Żadne dane nie są udostępniane innym firmom
Dowiedz się więcej o deklarowaniu udostępniania danych przez deweloperów
Aplikacja nie zbiera danych
Dowiedz się więcej o deklarowaniu zbierania danych przez deweloperów
Co nowego
Changelog
1.10
- Oracle hasn't asked me back the training VM (thanks a lot), but it will do in some hours, so enjoy probably the last trained neural network
1.9
- Internationalized the language
- Improved flower recognition
1.8
- Improved flower recognition
- Updated graphics
1.10
- Oracle hasn't asked me back the training VM (thanks a lot), but it will do in some hours, so enjoy probably the last trained neural network
1.9
- Internationalized the language
- Improved flower recognition
1.8
- Improved flower recognition
- Updated graphics