Demo AIB and tensorflow
Демонстрационное приложение на основе IONDV. Framework реализующее автоматическую классификацию загруженных товаров используя TensorFlow. На основе верификации распознаваний оператором возможно переобучение модели путем формирования размеченного датасета и новой модели.
Логика работы приложения:
- создается объект товара, внём вводится наименование и загружается изображение
- при сохранении объекта, система автоматически распознает тип изображения первично на основе датасета Fashion-MNIST https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
- объект товара можно перераспознать в любой момент
- правильность распознания можно подтвердить оператором или изменить. Подтвержденные товары используются в последующем для формирования размеченного датасета для распознования новых товаров
- на основе подтвержденных классификаторов товаров можно переобучить модель TensorFlow
- на основе переобученной модели можно перераспознать все товары.
Demo application based on IONDV. Framework that implements automatic classification of uploaded products using TensorFlow. Based on the operator's recognition verification, the model can be retrained by forming a marked-up dataset and a new model.
Application logic:
- a product object is created, a name is entered, and an image is uploaded
- when saving an object, the system automatically recognizes the image type primarily based on the Fashion-MNIST dataset https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
- product object can be re-recognized at any time
- the correct recognition can be verified by the operator or changed. Verified products are then used to create a marked-up dataset for recognizing new products
- TensorFlow model can be retrained based on verified product classifiers
- all products can be re-recognized based on the retrained model
Copyright (c) 2020 LLC "ION DV".
All rights reserved.