SqueezeNet Image Prediction Playground è un progetto che fa parte del sogno di un team di Moses Olafenwa e John Olafenwa di mettere in pratica le capacità attuali nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale per i non programmatori e gli utenti medi di computer. Questo progetto è il primo passo in quella che speriamo possa diventare l'applicazione principale nella tecnologia moderna in cui computer, smartphone, periferiche e sistemi avranno capacità di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale all'avanguardia senza dover connettersi a servizi basati su cloud.
Questa è una serie di programmi Windows creati usando le librerie e il codice Python puri. Ognuno dei programmi è una demo user-friendly di Image Classification basata su uno specifico modello di classificazione delle immagini di popolari algoritmi di apprendimento automatico formati sul dataset ImageNet (1000 classi di oggetti). Ogni programma fornisce un'interfaccia utente in cui gli utenti possono selezionare un'immagine dalla propria cartella di sistema di Windows mentre il programma elabora l'immagine selezionata e fornisce i 10 risultati possibili migliori degli oggetti rilevati con probabilità percentuale per ogni risultato.
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