Как бы вы сделали «кто этот Покемон?» с ИИ?

Question

Как вы делаете такое изображение

и определить это как «Пикачу»? Я в основном не уверен, что я должен искать, чтобы научиться делать что-то подобное, или если есть API или какие-то инструменты, которые уже делают это. Я посмотрел на такие варианты, как https://www.clarifai.com/demo, однако у них нет «моделей» или «обученных классификаторов» для чего-то конкретного для моих нужд, поэтому я думаю, что мне придется строить его самостоятельно, и я не уверен, с чего начать ,

Любое руководство будет оценено по достоинству. Обзор высокого уровня будет прекрасным.

Answer 1

Лично я бы посоветовал использовать машинное обучение для этого проекта. В высоких понятиях, что бы вы сделали, это питание программы python тысячами изображений разных покемонов. Программа проанализирует их и найдет шаблоны и сохранит эти шаблоны.

Затем вы можете отправить другие изображения pokemon, и скрипт python вернет вероятный капюшон того, что такое покемон.

Используемая вами библиотека называется tensorflow. В Google есть отличное руководство для использования распознавания изображений с помощью тензорного потока. Там они объясняют весь код, используемый для распознавания изображений, и все шаги по настройке tensorflow. Вот link.

Хорошая вещь с тензорным потоком заключается в том, что создание разных объектов для разных покемонов не сложно. Все, что вам нужно сделать, это создать папку и назовите ее потом именем покемонов. Затем просто перетащите изображения покемонов с разных ракурсов. Для этого вам понадобятся БОЛЬШИЕ изображения, чтобы это работало и часы свободного времени. Tensorflow требует времени, чтобы изучить шаблоны, особенно, так как у вас будет много покемонов, вам понадобится много изображений.

Если вы хотите ускорить процесс, убедитесь, что у вас быстрый компьютер!

Получайте удовольствие от тензорного потока! и удачи в вашем проекте!

Answer 2

В итоге я нашел ответ, но дайте мне знать, если есть лучший способ сделать это!

https://medium.com/@dimart/pok%C3%A9mon-recognition-d3ad5cadc61e#.exd51ar8t