Der DenseNet Image Prediction Playground ist ein Projekt, das Teil des Traumes eines Teams von Moses Olafenwa und John Olafenwa ist, die aktuellen Fähigkeiten in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz für Nicht-Programmierer und durchschnittliche Computerbenutzer praktisch nutzbar zu machen. Dieses Projekt ist der erste Schritt, von dem wir hoffen, dass es zur Mainstream-Anwendung in der modernen Technologie wird, in der Computer, Smartphones, Edge Devices und Systeme hochmoderne Machine Learning- und Artificial Intelligence-Funktionen eingebaut haben, ohne dass eine Verbindung hergestellt werden muss Cloud-basierte Dienste.
Dies ist eine Reihe von Windows-Programmen, die mit reinen Python-Bibliotheken und Code erstellt wurden. Jedes der Programme ist eine benutzerfreundliche Demo der Bildklassifizierung, die von einem speziellen Bildklassifizierungsmodell bekannter Machine Learning-Algorithmen unterstützt wird, die auf dem ImageNet-Dataset (1000 Objektklassen) trainiert wurden. Jedes Programm bietet eine Benutzeroberfläche, auf der Benutzer ein Bild aus ihrem Windows-Systemordner auswählen können, während das Programm das ausgewählte Bild verarbeitet und die 10 möglichen Ergebnisse der Objekte mit prozentualer Wahrscheinlichkeit für jedes Ergebnis angibt.
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