Cat Breed Auto Identify Photo
Կա գովազդԳնումներ հավելվածի միջոցով
50 հզր+
Ներբեռնումներ
PEGI 3
info
Հավելվածի մասին
Ինչ է դիմումը:
Այն նշում է կատուների ցեղատեսակը նկարներով՝ օգտագործելով ձեր սարքի տեսախցիկը կամ պատկերասրահը:
Ինչպե՞ս է այն աշխատում:
Լուսանկարը սնվում է նեյրոնային ցանցի մուտքով (այս պահին օգտագործվում է EfficientNetV2 ճարտարապետությունը) և դրա ելքում ձևավորվում է վարկած այն մասին, թե որ ցեղի կատու է ներկայացված այս լուսանկարում։ Դասակարգիչի նոր տարբերակը դարձել է ավելի քիչ զվարճալի և արձագանքում է միայն իրական կատուների լուսանկարներին: Նկարված կատուներ, մուլտֆիլմեր, խաղալիքներ, շներ, այլ կենդանիներ, մարդկանց լուսանկարներ - նյարդային ցանցն ամենից հաճախ անտեսում է:
Ի՞նչ է ճանաչման ճշգրտությունը:
Համակարգը պատրաստված է 13000 լուսանկարներից 62 կատուների ցեղատեսակ ճանաչելու համար: Հավելվածի այս տարբերակում կատուների ցեղատեսակների ճանաչման ճշգրտությունը եղել է 63% թեստային նմուշի 2 հազար լուսանկարների վրա (չօգտագործված դասակարգչի ուսուցման ժամանակ) և 86%՝ բոլոր առկա լուսանկարներում: Կատուների լուսանկարների վերապատրաստման բազան համալրվում և բարելավվում է, ուստի ցեղատեսակների թիվը և դրանց ճանաչման որակը կավելանան նոր թողարկումներում:
Նպատակներ ապագայի համար.
Այն կավելացվի՝ լրացնելու ձեր օրինակների կատուների լուսանկարների ուսուցման հավաքածուն և այդպիսով շարունակաբար ընդլայնելու կատուների ցեղատեսակների քանակը և ճանաչման ճշգրտությունը: Ծրագրի նպատակն է ստեղծել փորձագիտական համակարգ, որը կարող է ճանաչել կատուների բոլոր հայտնի ցեղատեսակների լուսանկարները:
Այն նշում է կատուների ցեղատեսակը նկարներով՝ օգտագործելով ձեր սարքի տեսախցիկը կամ պատկերասրահը:
Ինչպե՞ս է այն աշխատում:
Լուսանկարը սնվում է նեյրոնային ցանցի մուտքով (այս պահին օգտագործվում է EfficientNetV2 ճարտարապետությունը) և դրա ելքում ձևավորվում է վարկած այն մասին, թե որ ցեղի կատու է ներկայացված այս լուսանկարում։ Դասակարգիչի նոր տարբերակը դարձել է ավելի քիչ զվարճալի և արձագանքում է միայն իրական կատուների լուսանկարներին: Նկարված կատուներ, մուլտֆիլմեր, խաղալիքներ, շներ, այլ կենդանիներ, մարդկանց լուսանկարներ - նյարդային ցանցն ամենից հաճախ անտեսում է:
Ի՞նչ է ճանաչման ճշգրտությունը:
Համակարգը պատրաստված է 13000 լուսանկարներից 62 կատուների ցեղատեսակ ճանաչելու համար: Հավելվածի այս տարբերակում կատուների ցեղատեսակների ճանաչման ճշգրտությունը եղել է 63% թեստային նմուշի 2 հազար լուսանկարների վրա (չօգտագործված դասակարգչի ուսուցման ժամանակ) և 86%՝ բոլոր առկա լուսանկարներում: Կատուների լուսանկարների վերապատրաստման բազան համալրվում և բարելավվում է, ուստի ցեղատեսակների թիվը և դրանց ճանաչման որակը կավելանան նոր թողարկումներում:
Նպատակներ ապագայի համար.
Այն կավելացվի՝ լրացնելու ձեր օրինակների կատուների լուսանկարների ուսուցման հավաքածուն և այդպիսով շարունակաբար ընդլայնելու կատուների ցեղատեսակների քանակը և ճանաչման ճշգրտությունը: Ծրագրի նպատակն է ստեղծել փորձագիտական համակարգ, որը կարող է ճանաչել կատուների բոլոր հայտնի ցեղատեսակների լուսանկարները:
Վերջին թարմացումը՝
Անվտանգությունը որոշվում է նրանով, թե ինչպես են մշակողները հավաքում և փոխանցում ձեր տվյալները։ Տվյալների գաղտնիության և անվտանգության ապահովումը կախված է հավելվածի օգտագործումից, օգտատիրոջ տարիքից և բնակության երկրից։ Այս տեղեկությունները տրամադրվել են մշակողի կողմից և ժամանակի ընթացքում կարող են թարմացվել։
Այս հավելվածը կարող է նշված տեսակի տվյալները փոխանցել երրորդ կողմերին
Տեղեկություններ հավելվածի և դրա արդյունավետության մասին և Սարքի կամ այլ նույնացուցիչներ
Այս հավելվածը կարող է հավաքել նշված տեսակի տվյալներ
Տեղեկություններ հավելվածի և դրա արդյունավետության մասին և Սարքի կամ այլ նույնացուցիչներ
Տվյալները փոխանցվելիս գաղտնագրվում են
Տվյալները հնարավոր չէ ջնջել
Ինչ նոր բան կա
Updating libraries. Old versions will not work.
Հավելվածի աջակցություն
Մշակողի մասին
Никита Авдонин
ул. Навашина, д. 40, кв. 136
136
Саратов
Саратовская область
Russia
410010
undefined
