Le ResNet Image Prediction Playground est un projet qui fait partie du rêve d'une équipe de Moses Olafenwa et John Olafenwa de mettre en pratique les capacités actuelles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour les non-programmeurs et les utilisateurs d'ordinateurs moyens. Ce projet est la première étape de ce que nous espérons devenir une application grand public dans la technologie moderne dans laquelle les ordinateurs, smartphones, périphériques et systèmes auront des capacités intégrées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle sans avoir à se connecter à services basés sur le cloud.
C'est une série de programmes Windows construits en utilisant des bibliothèques python et du code. Chacun de ces programmes est une démo conviviale de Classification d'images basée sur un modèle spécifique de classification d'images d'algorithmes d'apprentissage machine populaires, formés sur le jeu de données ImageNet (classes d'objets 1000). Chaque programme fournit une interface utilisateur où les utilisateurs peuvent sélectionner une image à partir de leur dossier système Windows pendant que le programme traite l'image sélectionnée et donne les 10 premiers résultats possibles des objets détectés avec une probabilité de pourcentage pour chaque résultat.
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