Поиск по фото и распознавание объектов на изображениях - это очень полезные функции, которые позволяют быстро находить нужные картинки и анализировать их содержимое.
Давайте пройдем этот путь для профи
Благодаря последним достижениям в области компьютерного зрения и нейронных сетей, создать такие инструменты стало гораздо проще. В этой инструкции я расскажу, как реализовать поиск по изображениям и распознавание объектов с помощью искусственного интеллекта.
1. Соберите набор данных изображений
Вам понадобится достаточно большая коллекция фотографий для обучения нейронной сети. Лучше всего использовать минимум 1000 размеченных картинок по каждой категории объектов, которые вы хотите распознавать (люди, животные, машины и т.д.). Есть много открытых датасетов, которые можно загрузить и использовать.
2. Обучите CNN модель для распознавания изображений
Сволочите предобученную нейросеть типа ResNet или Inception, добавьте свои полносвязные слои для классификации и обучите на ваших данных. Это позволит распознавать различные объекты и сцены на фотографиях.
3. Добавьте функции поиска по изображениям
Чтобы найти похожие картинки, используйте feature vectors (векторы признаков), сгенерированные вашей CNN при распознавании изображений. Применяйте метрики типа косинусного расстояния, чтобы находить ближайшие соседи по этим векторам.
4. Создайте удобный интерфейс
Реализуйте REST API или веб-интерфейс, который позволит пользователям загружать фото и вызывать функции распознавания и поиска по базе картинок с помощью вашей модели.
5. Оптимизируйте и улучшайте модель
Соберите больше обучающих данных, экспериментируйте с гиперпараметрами и архитектурой сети, используйте аугментацию данных - это позволит улучшить качество распознавания объектов и точность поиска изображений.
Вот основные шаги для создания поиска по фото и распознавания картинок. Этот функционал можно встраивать в различные приложения и сервисы для быстрого индексирования, каталогизации и анализа большого количества изображений, но что делать если вы не профи и хотите воспользоваться чем-то уже готовым?
Давайте посмотрим на подборку популярных сервисов для поиска по изображениям и распознавания для новичков:
Google Images
Самая большая поисковая система для фотографий. Можно искать картинки по ключевым словам или загрузить изображение для поиска визуально похожих. Результаты довольно релевантные, но не всегда точные.
Использование:
1. Введите запрос в строку поиска (например, "собака")
2. Нажмите на вкладку "Изображения"
3. Можно загрузить картинку и найти похожие, нажав на иконку камеры.
Яндекс Изображения
Мощный русскоязычный поиск по фотографиям от Яндекса. Позволяет искать не только по ключевым словам, но и по цветовой палитре или визуальному сходству.
Использование:
1. Введите запрос или загрузите фото через вкладку "Найти похожие"
2. Фильтруйте результаты по цвету, размеру, типу изображения
3. Нажмите на нужную фотографию, чтобы увидеть похожие
Google Cloud Vision
Сервис Google Cloud для распознавания объектов и лиц на изображениях с помощью ИИ. Может классифицировать фото и видео, обнаруживать объекты и тексты, модерировать контент.
Использование:
1. Зарегистрируйтесь в Google Cloud Platform
2. Загрузите снимки в интерфейс Vision API
3. Проанализируйте полученные данные о распознанных объектах
Amazon Rekognition
Платформа Amazon для компьютерного зрения. Распознаёт объекты, лица, активности на изображениях и видео. Подходит для анализа фотографий и камер видеонаблюдения.
Использование:
1. Создайте аккаунт Amazon Web Services
2. Интегрируйте Rekognition API в своё приложение
3. Загружайте изображения и анализируйте метаданные о контенте
Эти инструменты могут значительно упростить работу с большими объемами визуальных данных и экономят время на ручной обработке изображений
Что создают корпорации на основе этих сервисов?
Давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как функционал поиска и распознавания изображений улучшает нашу жизнь и помогает людям:
1. Помощь людям с нарушениями зрения
Система Seeing AI от Microsoft использует распознавание объектов на изображении, чтобы описывать людям с проблемами зрения окружающую обстановку. Это позволяет им лучше ориентироваться.
2. Поиск пропавших людей и детей
Приложение из Китая Missing Children Search Engine использует технологии компьютерного зрения для поиска лиц пропавших детей на фотографиях в Интернете или камерах наблюдения. Это помогло найти уже сотни пропавших.
3. Примерка онлайн одежды и очков
Многие приложения для интернет-магазинов, такие как Wannaby, позволяют виртуально примерить обувь, одежду и аксессуары, распознав лицо или фигуру с помощью AI. Это упрощает выбор и сокращает возвраты.
4. Идентификация редких или опасных животных по фотографии
Приложения для фото-идентификации птиц, растений или опасных существ могут точно определить вид по изображению и дать рекомендации о том, как действовать дальше. Это помогает науке и безопасности.
5. Поиск дубликатов и аналогичных фото в галерее
Функции поиска визуально похожих фотографий в приложениях для хранения фото, таких как Google Фото, позволяют быстрее найти нужное изображение и очистить галерею от дубликатов. Экономит время пользователей.
Как видим, возможности огромные - эти технологии активно внедряются в различные сферы жизни и облегчают её многим людям, возможно у Вас так же будет отличная идея задействовать помощь искусственного интеллекта и создать сервис, который поможет многим тысячам людей по всему миру.
10 февраля 2024, 22:28 | Просмотры: 448
Добавить новый комментарий
1 комментарий
