Недавно Facebook выпустила свой open-source-проект по распознаванию образов. Конечно же, его сразу захотелось пощупать, посмотреть, как он работает и что с его помощью можно получить. Мы решили разобраться с его установкой и опытным путём проверить, так ли легко его использовать, как об этом пишут в инструкции разработчики.

Этот проект не самый простой, поэтому возникает вопрос, зачем он нужен, если есть готовые фреймворки типа Keras, TensorFlow и Caffe, где, как говорится, «сел и поехал»? А ответ прост: нужен гибкий инструмент с возможностью расширения, с которым подружится Python. Научились мы отличать кита от чайки, но что нам это даст? IFunny серьёзно делает весёлое приложение и хочет удивлять пользователей новыми фичами, так почему бы не изучить такое богатое направление и применить?

Прочитав этот разбор, вы станете на шаг ближе к просветлению. Готовы? Тогда хватайте ручку, бумагу и приступаем!

И да, можно смело считать эту статью мануалом по установке, причём пошаговым, но можно и обращаться к ней в случае, если вылезла ошибка, а Google отводит глаза в сторону или выдаёт в поисковике несусветную чушь.

С развитием компьютерных мощностей и появлением множества технологий обработки изображений всё чаще стал возникать вопрос: а можно ли научить машину видеть и распознавать образы? Например, отличать кошку от собаки или даже бладхаунда от бассета? О точности распознавания говорить не приходится: наш мозг несравнимо быстрее может понять, что перед нами, при условии, что раньше мы получили достаточно сведений об объекте. Т.е. даже видя только часть собаки, мы можем с уверенностью сказать, что это собака. А если ты — собаковод, то легко определишь и породу собаки. Но как научить машину различать их? Какие существуют алгоритмы? А можно ли обмануть машину? (Спойлер: конечно можно! Точно так же, как и наш мозг.) Попробуем осмыслить все эти вопросы и по возможности ответить на них. Итак, приступим.