Image classification API is now live!
Юджин Ян (Ziyou Yan) объявляет о запуске API классификации изображений на Datagene.io — после нескольких месяцев работы. В отличие от API классификации товаров, работающего с названиями, этот API работает с изображениями товаров, но только в категории моды. Модель построена на Keras и Theano, работает на маленьком сервере AWS без GPU, выдаёт результат менее чем за 300 миллисекунд. Точность валидации: Top-1 — 0,76, Top-5 — 0,974. Позже автор отмечает, что API был отключён ради экономии на облачных расходах. Пост входит в серию материалов о создании API классификации товаров и содержит демонстрацию с примером фото футболки.
API классификации изображений теперь доступен!
[ deeplearning python production 🛠 ] · чтение на 2 мин
После нескольких месяцев работы над этим классификация изображений товаров теперь доступна на Datagene.io! Если API классификации товаров работает с названиями товаров, то API классификации изображений работает с изображениями товаров, хотя пока только для моды. (Репозиторий на Github)
Обновление: API отключён ради экономии на облачных расходах.
Это часть серии постов о создании API классификации товаров:
Сбор и форматирование данных (часть 1) Очистка и подготовка данных (часть 2) Разработка API (часть 3) Демо классификации изображений Демо поиска по изображениям
Несколько фактов об API классификации изображений:
Лучше всего работает с изображениями в стиле электронной коммерции, например с фотографиями моды (поскольку именно на них он был обучен) Точность валидации Top-1: 0,76; точность валидации Top-5: 0,974 Возвращает результаты менее чем за 300 миллисекунд (будет быстрее в пакетном режиме с GPU) Построен на Keras и Theano и работает на крошечном сервере AWS без GPU.
Как им воспользоваться? Сначала нажмите «browse», чтобы выбрать файл для загрузки. Файл должен иметь расширение «.png», «.jpg» или «.jpeg» (без учёта регистра).
Очень простая форма ввода для ваших изображений, с базовой валидацией.
Затем нажмите кнопку «submit» ниже и терпеливо подождите — результаты должны появиться примерно за секунду, в зависимости от скорости сети и размера изображения.
Очень простая кнопка отправки.
Вот пример
Дана фотография футболки…
Интересно, усвоит ли модель также и слоган на футболке.
… вот результат, который мы получаем.
О, у них нет категории для футболки с дерзкой надписью.
Работает и на мобильных устройствах
Смотри, мам, адаптивный веб-дизайн!
Вы также можете попробовать API классификации изображений на мобильном устройстве. На iOS он позволяет сделать фото или выбрать одно из медиатеки или iCloud Drive.
Пожалуйста, оставляйте предложения по улучшению интерфейса (или любым другим) в комментариях!
Если это оказалось полезным, пожалуйста, цитируйте эту заметку так:
Yan, Ziyou. (Nov 2016). Image classification API is now live!. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/image-categorization-is-now-live/.
или
@article{yan2016categorization, title = {Image classification API is now live!}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2016}, month = {Nov}, url = {https://eugeneyan.com/writing/image-categorization-is-now-live/} }
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.