1000 flowers
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關於此應用程式
如果你看看你面前的花，你会发现它的名字。
该应用程序目前能够识别1000种花卉。
它没有取代植物学专家眼睛的野心，但是，对于你当时用智能手机构筑的花朵，提供多达三种可能的物种名称。
这只是一个建议，是进一步必要验证的第一步。
该应用程序具有实验价值，旨在测试复杂神经网络的力量，这是深度学习的新前沿。
使用开源TensorFlow框架和Inception V.3模型，超过版本1，2014 Imagery大视觉识别挑战赛的获胜者，误差范围从版本1的6.67％增加到3.46％。
该模型经过特殊再培训，用于识别花朵。
感谢Oracle提供必要的资源。
几年前，当我儿子还小的时候，我们带他去罗马附近的一座历史悠久的别墅。看着在别墅的一个游泳池里游泳的鳟鱼，他问我是否有一个可以识别智能手机框架的动物物种的应用程序。我回答说它不存在，但我们可以一起做。在家里，我们在一张纸上扔下一些草图然后在抽屉里忘记了。这项业务超出了我的机会，但我一直认为，如果我找到了一个想法，我会再次接受它。
突然之间，这件事重生了，因为我发现其他人，知识和技术远比我的先进得多，推动了它：TensorFlow项目，Google的神经网络称为Inception-v3，移动通过TFMobile框架移植。
“1000朵花”是第一个看到实现远远，现在被遗忘，我儿子的愿望的第一步：对大多数生物物种的认可。
该应用程序目前能够识别1000种花卉。
它没有取代植物学专家眼睛的野心，但是，对于你当时用智能手机构筑的花朵，提供多达三种可能的物种名称。
这只是一个建议，是进一步必要验证的第一步。
该应用程序具有实验价值，旨在测试复杂神经网络的力量，这是深度学习的新前沿。
使用开源TensorFlow框架和Inception V.3模型，超过版本1，2014 Imagery大视觉识别挑战赛的获胜者，误差范围从版本1的6.67％增加到3.46％。
该模型经过特殊再培训，用于识别花朵。
感谢Oracle提供必要的资源。
几年前，当我儿子还小的时候，我们带他去罗马附近的一座历史悠久的别墅。看着在别墅的一个游泳池里游泳的鳟鱼，他问我是否有一个可以识别智能手机框架的动物物种的应用程序。我回答说它不存在，但我们可以一起做。在家里，我们在一张纸上扔下一些草图然后在抽屉里忘记了。这项业务超出了我的机会，但我一直认为，如果我找到了一个想法，我会再次接受它。
突然之间，这件事重生了，因为我发现其他人，知识和技术远比我的先进得多，推动了它：TensorFlow项目，Google的神经网络称为Inception-v3，移动通过TFMobile框架移植。
“1000朵花”是第一个看到实现远远，现在被遗忘，我儿子的愿望的第一步：对大多数生物物种的认可。
更新日期
最新動向
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