Cat Breed Auto Identify Photo
შეიცავს რეკლამასაპლიკაციის შიდა შესყიდვები
50 ათ.+
ჩამოტვირთვები
PEGI 3
info
ამ აპის შესახებ
რა არის აპლიკაცია?
ის აზუსტებს კატის ჯიშს სურათებით თქვენი მოწყობილობის კამერის ან სურათების გალერეის გამოყენებით.
როგორ მუშაობს?
ფოტო მიეწოდება ნერვული ქსელის შეყვანას (ამ მომენტში გამოიყენება EfficientNetV2 არქიტექტურა) და მის გამოსავალზე ყალიბდება ჰიპოთეზა იმის შესახებ, თუ რა ჯიშის კატაა ნაჩვენები ამ ფოტოზე. კლასიფიკატორის ახალი ვერსია ნაკლებად მხიარული გახდა და მხოლოდ რეალური კატების ფოტოებზე რეაგირებს. დახატული კატები, მულტფილმები, სათამაშოები, ძაღლები, სხვა ცხოველები, ადამიანების ფოტოები - ნერვული ქსელი ყველაზე ხშირად უგულებელყოფს.
რა არის ამოცნობის სიზუსტე?
სისტემა გაწვრთნილია 62 კატის ჯიშის ამოცნობისთვის 13000 ფოტოდან. აპლიკაციის ამ ვერსიაში, კატის ჯიშების ამოცნობის სიზუსტე იყო 63% საცდელი ნიმუშიდან 2 ათას ფოტოზე (არ გამოიყენება კლასიფიკატორის მომზადებაში) და 86% ყველა ხელმისაწვდომ ფოტოზე. მიმდინარეობს კატების ფოტოების სასწავლო მონაცემთა ბაზის შევსება და გაუმჯობესება, ამიტომ ახალ გამოშვებებში გაიზრდება ჯიშების რაოდენობა და მათი ამოცნობის ხარისხი.
მიზნები მომავლისთვის.
ის დაემატება თქვენი მაგალითების კატების ფოტოების სავარჯიშო ნაკრების დასამატებლად და ამით განუწყვეტლივ გაფართოვდება კატების ჯიშების რაოდენობა და ამოცნობის სიზუსტე. პროექტის მიზანია შექმნას საექსპერტო სისტემა, რომელსაც შეუძლია ამოიცნოს კატების ყველა ცნობილი ჯიშის ფოტოები.
ის აზუსტებს კატის ჯიშს სურათებით თქვენი მოწყობილობის კამერის ან სურათების გალერეის გამოყენებით.
როგორ მუშაობს?
ფოტო მიეწოდება ნერვული ქსელის შეყვანას (ამ მომენტში გამოიყენება EfficientNetV2 არქიტექტურა) და მის გამოსავალზე ყალიბდება ჰიპოთეზა იმის შესახებ, თუ რა ჯიშის კატაა ნაჩვენები ამ ფოტოზე. კლასიფიკატორის ახალი ვერსია ნაკლებად მხიარული გახდა და მხოლოდ რეალური კატების ფოტოებზე რეაგირებს. დახატული კატები, მულტფილმები, სათამაშოები, ძაღლები, სხვა ცხოველები, ადამიანების ფოტოები - ნერვული ქსელი ყველაზე ხშირად უგულებელყოფს.
რა არის ამოცნობის სიზუსტე?
სისტემა გაწვრთნილია 62 კატის ჯიშის ამოცნობისთვის 13000 ფოტოდან. აპლიკაციის ამ ვერსიაში, კატის ჯიშების ამოცნობის სიზუსტე იყო 63% საცდელი ნიმუშიდან 2 ათას ფოტოზე (არ გამოიყენება კლასიფიკატორის მომზადებაში) და 86% ყველა ხელმისაწვდომ ფოტოზე. მიმდინარეობს კატების ფოტოების სასწავლო მონაცემთა ბაზის შევსება და გაუმჯობესება, ამიტომ ახალ გამოშვებებში გაიზრდება ჯიშების რაოდენობა და მათი ამოცნობის ხარისხი.
მიზნები მომავლისთვის.
ის დაემატება თქვენი მაგალითების კატების ფოტოების სავარჯიშო ნაკრების დასამატებლად და ამით განუწყვეტლივ გაფართოვდება კატების ჯიშების რაოდენობა და ამოცნობის სიზუსტე. პროექტის მიზანია შექმნას საექსპერტო სისტემა, რომელსაც შეუძლია ამოიცნოს კატების ყველა ცნობილი ჯიშის ფოტოები.
განახლდა:
უსაფრთხოება იწყება დეველოპერების მიერ თქვენი მონაცემების შეგროვებისა და გაზიარების წესების გაცნობით. მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების პრაქტიკები შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი აპის ვერსიის, გამოყენების, რეგიონის და ასაკის მიხედვით. ეს ინფორმაცია მოწოდებულია დეველოპერის მიერ და შეიძლება დროთა განმავლობაში განახლდეს.
ეს აპი შეიძლება მონაცემთა ამ ტიპებს აზიარებდეს მესამე მხარეებთან
აპების ინფორმაცია და ეფექტურობა და მოწყობილობა ან სხვა იდენტიფიკატორები
ეს აპი შეიძლება მონაცემთა ამ ტიპებს აგროვებდეს
აპების ინფორმაცია და ეფექტურობა და მოწყობილობა ან სხვა იდენტიფიკატორები
მონაცემები დაშიფრულია ტრანზიტის პროცესში
მონაცემები ვერ წაიშლება
სიახლე
Updating libraries. Old versions will not work.
აპის მხარდაჭერა
დეველოპერის შესახებ
Никита Авдонин
ул. Навашина, д. 40, кв. 136
136
Саратов
Саратовская область
Russia
410010
undefined
