С развитием современных информационных технологий - нейронные сети и их глубокое обучение - стала возможным давняя мечта всех грибников - определение грибов по фотографиям

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


С развитием современных информационных технологий - нейронные сети и их глубокое обучение - стала возможным давняя мечта всех грибников - определение грибов по фотографиям.

Получить поверхностные представления о том как это работает можно в материале сайта XX2 век: https://22century.ru/popular-science-publications/deep-learning-ai-explained-machine-learning

Работает это примерно так. Систему программируют таким образом, чтобы она могла выделять нужны для идентификации элементы изображения, разбитое на множество слоёв с разной детализацией признаков. Затем в систему загружается большое число (несколько десятков тысяч) изображений, содержимое которых известно (например, здесь - Boletus edulis), на которых она обучается их выявлять в разных варьирующих случаях.

После обучения нейронная сеть будет способна сама идентифицировать то, что изображено на фотографии.

Эти методики используется в анализе медицинских изображений, идентификации людей на видеокамерах и любых подобных направлений, в том числе и определение грибов по фотографиям.

В Google Play стали появляться приложения, реализующие такой подход в определении грибов. Точность распознавания зависит, помимо уровня обученности нейросети, также от таких факторов, как освещение, четкость, схожесть между собой и т.п.

Я немного потестировал такие приложения для распознавания грибов. В первую очередь это приложение Dominik Steinhauser, защитившего магистерскую диссертацию по распознаванию грибов с помощью глубокого обучения. Для определения надо сделать несколько фотографий в разных ракурсах и отправить запрос на сервер, в ответ придут возможные варианты. Судя по диссертации, приложение способно распознавать около 5 тыс. видов, обучение проводилось на чешских видах, так что для других регионов неправильных определений будет больше.

Другое приложение Aplikace na houby распознает виды наведением камеры на неизвестный гриб - нет возможности подгрузить готовое фото или сделать фотографии в разных ракурсах. Зато есть многовходовый ключ для определения, основанный на признаках формы плодового тела, типа гименофора и обитания. Работает с 210 распространёнными чешскими грибами.

Недостатком первого приложения можно считать необходимость подключения к Интернету, так что в глухих лесах России придётся надеяться на свои знания. Второе приложение может работать оффлайн.

Впечатления от определения таким образом - это работает, хотя примерно в половине случаев были неправильные определения (не тот вид, иногда не тот род). Сложно будет с мелкими одинаковыми грибами, на них часто не получалось. Все эти приложения будут работать только с макропризнаками, что в общем-то понятно. Поэтому не стоит ждать от них чудес в определении, но некоторую пользу они все-таки могут принести, особенно начинающим грибникам. И всегда стоит помнить, что эти определения не гарантируют 100% точность.

Приложение Rozpozn?n? hub от Dominik Steinhauser:

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mushroom.recogniser

Приложение Aplikace na houby от Vojt?ch Ku?era

https://play.google.com/store/apps/details?id=bazinac.aplikacenahouby


Источник: play.google.com

Комментарии: