IT Betyár | Tudástár
Képfelismerő minta app – RESNET 50
– Computer Vision, Resnet-50, minta applikáció
– Egyszerű oktatási minta projekt
IT Betyár minta applikáció
Képzéseinket vett vagy egyéb szempontból tanulságos, hasznos projektjeinket mutatjuk be a minta applikáció sorozatunkban.
Infókártya – Egyszerű képfelsimerés – minta applikáció
Egyszerűen és érthetően mutat be egy szimpla AI képfelismerő modellt működés közben.
Közérthetően:
Fő funkció:
- Tárgyak felismerése – Computer vision alapon
Fő terület:
- Computer Vision, Object recognition
Alterület:
- Kezdő minta, oktatási megértési célra
IT Betyár nyelven:
(a neurális háló kialakítása, típusa és fő paraméterei)
- Tanító adatszett: ImageNet (~1.2 millió kép, 1000 kategória) – pretrained modell
- A.I. modell típus: CNN – Konvolúciós neurális háló (ResNet architektúra)
- Modell rétegszám: 50 réteg (mély residuális háló)
- Modell paraméterszám: ~25.6 millió
- Raw modell fájl méret: ~98 MB
- Algoritmus: ResNet-50 (Residual Network – skip connection technológia)
- Számítási kapacitás igény: ~4.1 GFLOP (hatékony, optimalizált architektúra)
Összefoglalva:
A technológia a háttérben – az 50 rétegű ResNet modell a skip connection megoldással oldja a mély hálók gradiens problémáját
A ~25 millió paraméter és az ImageNet’s masszív 1.2 millió képes adatszettje biztosítja a precíz felismerést 1000 kategóriában!
A ResNet-50 érdekességei
Fejlesztette: Microsoft Research, 2015
50 = rétegszám: Innen kapta a nevét 50 konvolúciós réteg (skip connection technológiával).
Mai viszonyítás:
| Modell | Év | Rétegszám | Paraméterek |
|---|---|---|---|
| ResNet-50 | 2015 | 50 réteg | ~25 millió |
| GPT-4 | 2023 | 120+ transformer réteg | ~1.7 trillió |
| Stable Diffusion | 2022 | – | ~890 millió |
| Vision Transformer (ViT-Giant) | 2021 | 48 réteg | ~2 milliárd |
Összefoglalva:
A ResNet-50 ma már „klasszikus” modellnek számít – hatékony, gyors, de a modern AI modellek 100-1000x nagyobbak. Oktatásra/demo-ra viszont tökéletes! 🎯
Alább -> a RESNET 50-et működtető neurális háló azaz AI modell blokkos vázlata.
Alább kipróbálhatod a projektet.
Ha a szoftver aludna:
- Az appot működtető szerver energia takarékos, így gyakran elalszik, hogy kímélje környezetét.
Ilyen esetben csak kattints a
„Yes, get this app back up” gombra) - Várj 1-3 percet! Esetleg frissítsd az oldalt!
- Ha nem ébredne fel rendesen akkor innen is elérhető >>
Leírás
🏷️ A fenti grafikonon is jól látszik, ahogy dolgozik a gép a kapott képanyagon, a dataset-en és próbálja megtanulni mi-micsoda, egyre kevesebb az error – a loss – a különbség a modell által vélt és a valós tárgyak között. Egyre jobban teljesít egyre kevsébé hibázik.
🎓 Ha te is szeretnél hasonló A.I. szoftvereket létrehozni, akkor várunk képzéseinken:
A.I. Developer tanfolyam
Mesterséges Intelligencia fejlesztő tanfolyamunk
- Egy vérbeli A.I. Developer képzés
- Hozz létre A.I. eszközöket magadtól
- Kell e mondjuk mennyire kurrens a téma? 🙂
Kapcsolódó Youtube tartalmunk
Ha érdekel hogy lehet képfelismerő neurális hálókat létrehozni akkor, alábbi youtube videóban mutatunk egy megoldást, még működö kód is van hozz!
Mesterséges Intelligencia fejlesztő tanfolyamunk
- Egy vérbeli A.I. Developer képzés
- Hozz létre A.I. eszközöket magadtól
- Kell e mondjuk mennyire kurrens a téma? 🙂
Egyik specialitásunk, amit máshol nem találsz:
Törzs és kiegészítő anyagok mekkája, a hatékony tanulás izzó kóhója, a könnyen elérhetőség nulla kilóméterköve
Oktatási Ars poetikánk
Mint atléta a tizedmásodpercekért, mint Michelin csillagos séf a tökéletes ízvilágért úgy küzdünk mi is, hogy képzéseinken minél hasznosabb információkat, a lehető legmagasabb színvonalon adjunk át a hallgatóságunk számára.
Nincs olyan felmerülő kérdés, amire ne tudnánk egy infografikával vagy interaktív tananyaggal válaszolni. Előadásaink precízek, tanáraink profik valamint képzéseink jó hangulatúak.
