HartX
@HartX
Студент, красавчик, плохой программист=)

Какие инструменты можно использовать для сравнения животных на картинках?

Извините за глупость, но меня преследует надоедливая идея. Парсить различные источники, куда люди выкладывают потерявшихся животных и источники где выкладывают найдёнышей, сопоставлять их и, если найдутся совпадения, отсылать хозяину. Парсить я умею, сайт простенький напишу, с бд тоже работать умею, но вот нейронки... Я не представляю как мне сравнивать животных на 2 фотографиях, которые могут быть под разными ракурсами, с разными тенями и так далее. Подскажите какие нибудь инструменты/ библиотеки/ почитать за матчасть что-нибудь или хотя бы в каком направлении двигаться. Заранее спасибо
  • Вопрос задан
  • 73 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 5
Vindicar
@Vindicar
Лучшие классификаторы изображений могут вроде определить породу, но не более.
Впрочем, возможность сузить диапазон для сравнения уже кое что...
В общем, читай тему image classifiers. Может, есть какие-то готовые.
Ответ написан
Комментировать
pillow - хорошая библиотека для сравнения фотографий. И лиц пушистых, попробуй сделать на ей. Но придется немного помучится чтобы реализовать сканирование с сравнение лиц
Ответ написан
Комментировать
freeExec
@freeExec
Участник OpenStreetMap
На пальцах это выглядит так:
Нейронка "сжимает" картинку ну вектора чисел. При обучению её заставляют для картинок одних и тех же предметов давать близкие друг к другу вектора. Т.е. условно если взять двумерный вектор (плоскость - XY) то верхний правый угол займут белые собаки, а в нижнем чёрные, а между ними что-то среднее - смешанных цветов.
В итоге остаётся только искать близкие между собой вектора.
В реальности используют многомерные вектора в сотни измерений. Поэтому там найдутся уголки для более мелких характеристик - собак с чёрными ушами и белым носом полосатой спиной и серой лапой.
Проблема обычно только в обучающем материале.
Ответ написан
Комментировать
Devvver
@Devvver
seo специалист
В текущих реалиях это невозможно. Максимум что можно добиться = угадывать породу, но нужен мощный датасет.
Ответ написан
Комментировать
@maxinfosoft
Я реализовал подобное на Tensorflow + подключил к telegram-боту для распознавания животных, рыб, цветов, грибов и т.д. Это целый конвейер по формированию датасета и ежедневному переобучению модели. Можем попробовать реализовать Вашу задачу. Вот примеры распознающих tg-ботов:
t.me/FishDetectBot
t.me/FungiDetectBot
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы