Во-первых, вам нужно знать, что я новичок в этом предмете. Изначально я являюсь разработчиком встроенных систем, но никогда не работал с распознаванием изображений.
Позвольте мне изложить свою главную цель:
- Я хотел бы создать свою собственную базу данных логотипов и быть в состоянии распознать их в увеличенном изображении. Типичным приложением может быть, например, создание базы данных логотипов пепси и логотипов кока-колы, и когда я фотографирую bottle соды, он говорит мне, один из них или другой.
Итак, вот моя проблема:
- Сначала я хотел использовать Google Auto Kit Kit. Я дал ему свои базы данных, чтобы он мог тренироваться сам. Моей первой попыткой было сделать фотографии bottle полностью, а затем сравнить. Это было хорошо, но не слишком эффективно. Затем я попытался дать ему только логотипы, но после тренировки он не смог распознать что-либо по всему изображению bottle.
Я думаю, что я не дал достаточно изображений в первом случае. Но я бы предпочел использовать второй случай (давая только lo go), чтобы машина искала что-то похожее на изображении.
Наконец, мои вопросы:
- Если вы работали с ML Kit от Google, смогли ли вы обучить модель, дав изображения, которые должны быть распознаны на увеличенном изображении? Если да, есть ли у вас какие-либо подсказки, чтобы дать мне?
- Знаете ли вы надежное программное обеспечение, которое могло бы помочь мне выполнять тесты такого рода? Я подумал о Azure Machine Learning Studio от Microsoft (так как я разрабатываю для Visual Studio).
В первый раз я хотел бы написать как можно меньше кода только для тестирования. Возможно, позже я смогу попробовать написать свою собственную Систему машинного обучения, но я думаю, что это большая проблема. Я также подумал, что мне нужно разделить свое изображение на более мелкое изображение, а затем отправить каждое из этих изображений в устройство, но это займет много времени и мне потребуется быстрая реакция (например, <2 секунды). </p>
Спасибо заранее за ваш ответ. Мне не нужен полный ответ с полным руководством (Stack Overflow не предназначен для этого в любом случае ^^), но только некоторые советы уже были бы хороши.
Хорошего дня!