Как сделать распознавание символов при помощи нейронных сетей со своим набором картинок?

Здраствуйте,
Прочитал уже кучу статей по машинному обучению, по разным фреймворкам для ним, но так ничего и не понял :)
А точнее везде дается пример распознавания символов из базы MNIST, а как сделать этот пример руками - непонятно.
Может кто-то подсказать простой пример. Вот мы загружаем кучу своих картинок для тренировки, тестируем, проверяем.

Язык и фреймворк неважен, мне главное суть уловить.

И еще одновременно тут же маленький глупый вопрос.
Допустим, у меня есть набор картинок с автомобилями. Мне нужно узнать разбита она или нет. Нужно ли мне для этой задачи как-то обрабатывать картинку чтобы нейронная сеть могла отличать два этих образа? Или она сама выведет закономерность за счет каких-то общих повторяющихся шаблонов?
  • Вопрос задан
  • 950 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
2ord
@2ord
продвинутый чайник
Нейросеть не умеет "видеть" как делает это человек. Ей нужно "подсказать" что есть хорошо, а что плохо.
Поразмыслив: когда машина цела, то у неё форма кузова ровная, линии сплошные, единым фрагментом.
Так что необходимо формализовать эти признаки в виде чисел, закодировать входные данные, а нейросеть уже будет классифицировать по этим признакам.
Ответ написан
@ivodopyanov
NLP, python, numpy, tensorflow
Распознавание MNIST можно на разных архитектурах сделать. Но для распознавания сложных изображений сейчас применяют сверточные нейронные сети. При должном обучении они могут детектировать различные паттерны в изображении (типа покореженного кузова, разбитого стекла) и делать вывод о состоянии машины.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы