SqueezeNet Image Prediction Playground

SqueezeNet Image Prediction Playgroundは、機械学習や人工知能の現在の能力を非プログラマや一般のコンピュータユーザーに実用化するための、Moses OlafenwaとJohn Olafenwaチームの夢の一部であるプロジェクトです。このプロジェクトは、コンピュータ、スマートフォン、エッジデバイス、システムが接続しなくても最新の機械学習機能と人工知能機能を備えた現代技術のメインストリームアプリケーションになることを希望する最初のステップです。クラウドベースのサービス。

        これは、純粋なPythonライブラリとコードを使用して構築された一連のWindowsプログラムです。プログラムのそれぞれは、ImageNet（1000オブジェクトクラス）データセットで訓練された一般的な機械学習アルゴリズムの特定の画像分類モデルによって強化された画像分類の使いやすいデモです。各プログラムはユーザーインターフェイスを提供し、ユーザーはWindowsシステムフォルダから画像を選択できます。プログラムは選択された画像を処理し、各結果ごとに確率がパーセントで検出されたオブジェクトのトップ10の結果を返します。