ConvNets. Создание прототипа проекта с помощью Mask R-CNN
https://habr.com/post/412523/?utm_campaign=412523Мы, наконец, дождались еще одной части серии материалов от выпускника наших программ “Специалист по большим данным” (
https://goo.gl/VBnBWb) и “Deep Learning” (
https://goo.gl/DcB2F7), Кирилла Данилюка, об использовании популярных на сегодняшний день нейронных сетей Mask R-CNN как части системы для классификации изображений, а именно оценки качества приготовленного блюда по набору данных с сенсоров.
Рассмотрев в предыдущей статье (
https://habr.com/company/newprolab/blog/339484/) игрушечный набор данных, состоящий из изображений дорожных знаков, теперь мы можем перейти к решению задачи, с которой я столкнулся в реальной жизни: «Возможно ли реализовать Deep Learning алгоритм, который мог бы отличить блюда высокого качества от плохих блюд по одной фотографии?». Вкратце, бизнес хотел вот это:
