Deep Learning Ausprobieren

 

Deep Learning gehört zu den großen Hype-Themen der künstlichen Intelligenz. Besonders im Bereich Computer Vision, zu dem z.B. das Themengebiet Bilderkennung gehört, leistet diese Technik bahnbrechendes. Das Besondere an dieser Datenstruktur ist, dass man, im Gegensatz zu früheren Herangehensweisen, keine bestimmten Merkmale im Bild spezifiziert. Durch die Kombination verschiedener Filter und durch das Unterteilen des Bildes in kleinere Segmente, die wieder zusammengeführt werden, entdeckt das Netz seine eigene Repräsentation.

Hier wollen wir kurz zwei Anwendungen vorstellen, bei denen man sich in einer Webanwendung von der Mächtigkeit dieser Technologie überzeugen kann.

Automatische Segmentierung eines Bildes
Forscher der Universität Combridge haben in ihrem Projekt SegNet, ein Neuronales Netz darauf trainiert in einem Foto die Bereiche zu unterteilen. Wir haben ein Foto vor unserer Haustür gemacht und die Ergebnisse sind wirklich beeindruckend. Das Netz erkennt ein parkendes Auto, die Häuserreihe auf der linken Seite, die Bäume und auch die Straße.
Link: http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/demo.php#demo

Zeichnungen Erkennen
Google zeigt in seiner Anwendung Quickdraw, dass nicht nur Fotos eingeordnet werden können. Wer also gerade keine Kamera zur Hand hat und kein Stockfoto segmentieren lassen will, kann sich hier mit einem digitalen Stift austoben. Unser Testzeichner hat, um das System zu testen, natürlich keinen Keks gemalt, sondern einen Laptop. Und dieser ist noch nicht mal schön, sondern krumm und schief; mit überlappenden Linien. Trotzdem erkennt das Netz den Laptop. Es könnte aber auch ein Sandwich sein.
Link: https://quickdraw.withgoogle.com/#

Viel Spaß beim Ausprobieren!

 

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