Если Вам необходимо идентифицировать лишь определённые логотипы продукции на полке, можете попробовать библиотеку opencv, вот пример. Вы можете использовать её для получения изображений продукции для обучающей выборки, затем как-либо разметить полученные изображения (напримет, бутылки, пакеты сока, и.т.д.), предобработать и обучить ими сеть. Я бы рекомендовал первые эксперименты проводить на неглубоких сетях. Если вы увидите, что на каком-то наборе гиперпараметров происходит снижение ошибки и повышение точности модели, тогда уже применяйте сеть глубже.
Спасибо за вопрос!
Я начал изучать свёрточные нейронные сети, чтобы применять их для классификации медицинских изображений, но в процессе построения таких сетей столкнулся с проблемой ресурсов компьютера. В данном посте я по большей части описал некоторые полезные приёмы работы со свёрточными сетями: как создавать модели, делать из нескольких моделей одну, изменять верхнюю часть модели, загружать веса на нужные нам слои, сохранять веса с наилучшими результатами, делать аугментацию данных и.т.д. Собственно, я решил, что данные моменты будут полезны для начинающих изучать эту тему.
Сейчас я веду работу с этой базой данных. Как только получу результаты, обязательно сделаю на эту тему пост.
Спасибо за статью!
Полностью согласен с последним тезисом о том, что при использовании компьютера снижается ошибка из-за человеческого фактора. Как врач я искренне надеюсь, что применение ИИ будет активно внедряться в нашу ежедневную практику. Большие надежды также возлагаю на совершенствование методов сбора данных, таких, как лабораторная и инструментальная диагностика. К примеру, неинвазивный мониторинг глюкозы.
Двар Эв нажал выключатель. Раздалось мощное гудение, пошла энергия
девяноста шести миллионов планет. На бесконечно длинном пульте замигали
разноцветные огоньки.
Он отошел назад и громко провозгласил:
— Честь задать первый вопрос принадлежит вам, Двар Реин!
— Благодарю, — ответил Двар Реин, — Это будет вопрос, на который
не мог ответить ни один компьютер.
Он повернулся к пульту.
— Есть ли бог?
Могущественный голос раздался сразу.
— ДА. ТЕПЕРЬ БОГ ЕСТЬ!
Двар Эв понял не сразу, но потом страх исказил его лицо — он
бросился к выключателю…
Молния сорвалась с безоблачного неба и испепелила его на месте,
намертво запаяв соединение.
Я начал изучать свёрточные нейронные сети, чтобы применять их для классификации медицинских изображений, но в процессе построения таких сетей столкнулся с проблемой ресурсов компьютера. В данном посте я по большей части описал некоторые полезные приёмы работы со свёрточными сетями: как создавать модели, делать из нескольких моделей одну, изменять верхнюю часть модели, загружать веса на нужные нам слои, сохранять веса с наилучшими результатами, делать аугментацию данных и.т.д. Собственно, я решил, что данные моменты будут полезны для начинающих изучать эту тему.
Сейчас я веду работу с этой базой данных. Как только получу результаты, обязательно сделаю на эту тему пост.
Полностью согласен с последним тезисом о том, что при использовании компьютера снижается ошибка из-за человеческого фактора. Как врач я искренне надеюсь, что применение ИИ будет активно внедряться в нашу ежедневную практику. Большие надежды также возлагаю на совершенствование методов сбора данных, таких, как лабораторная и инструментальная диагностика. К примеру, неинвазивный мониторинг глюкозы.
девяноста шести миллионов планет. На бесконечно длинном пульте замигали
разноцветные огоньки.
Он отошел назад и громко провозгласил:
— Честь задать первый вопрос принадлежит вам, Двар Реин!
— Благодарю, — ответил Двар Реин, — Это будет вопрос, на который
не мог ответить ни один компьютер.
Он повернулся к пульту.
— Есть ли бог?
Могущественный голос раздался сразу.
— ДА. ТЕПЕРЬ БОГ ЕСТЬ!
Двар Эв понял не сразу, но потом страх исказил его лицо — он
бросился к выключателю…
Молния сорвалась с безоблачного неба и испепелила его на месте,
намертво запаяв соединение.
Фредерик Браун, «Ответ»