Mit dieser App kannst du spielerisch die Fähigkeit eines Neuronalen Netzwerks zur Objekt-Klassifizierung mittels Bilder testen
Image Recognition Playground
What is it about?
Mit dieser App kannst du spielerisch die Fähigkeit eines Neuronalen Netzwerks zur Objekt-Klassifizierung mittels Bilder testen. Dafür kannst du verschiedene Klassen von Objekten fotografieren und mit dem gesammelten Datensatz ein Neuronales Netzwerk trainieren. Nach dem Upload des Datensatz findet das Training auf leistungsfähigen Servern in der Cloud statt. Nach wenigen Minuten wird das trainierte Netzwerk auf dein Gerät heruntergeladen und du kannst live ausprobieren, wie gut die Bilderkennung funktioniert. Diese findet ausschließlich auf deinem Gerät und nicht in der Cloud statt.
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App Store Description
Mit dieser App kannst du spielerisch die Fähigkeit eines Neuronalen Netzwerks zur Objekt-Klassifizierung mittels Bilder testen. Dafür kannst du verschiedene Klassen von Objekten fotografieren und mit dem gesammelten Datensatz ein Neuronales Netzwerk trainieren. Nach dem Upload des Datensatz findet das Training auf leistungsfähigen Servern in der Cloud statt. Nach wenigen Minuten wird das trainierte Netzwerk auf dein Gerät heruntergeladen und du kannst live ausprobieren, wie gut die Bilderkennung funktioniert. Diese findet ausschließlich auf deinem Gerät und nicht in der Cloud statt.
Du kannst beispielsweise eine Klasse Tasse und eine Klasse Gabel erstellen und Bilder von diesen Objekten hinzufügen. Es werden mindestens 10 Bilder je Klasse benötigt um das Neuronale Netzwerk zu trainieren. Um eine möglichst gute Erkennungsrate zu erzielen, fotografiere so viele Objekte einer Kategorie wie möglich. Außerdem hilft es Objekte aus verschiedenen Perspektiven aufzunehmen.
Klassen können nachträglich hinzugefügt, gelöscht oder um neue Bilder erweitert werden. Vergiss nicht, nach den Änderungen das Neuronale Netzwerk neu zu trainieren. Du kannst Datensätze auch mit anderen Leuten die diese App verwenden über einen Link teilen.
Das Neuronale Netzwerk basiert auf der MobileNet V2 Architektur und wird mittels TensorFlow trainiert.
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