GSA Image Recognition-AI
Clasificación de imágenes con redes neuronales/AI
El programa GSA Image Recognition-AI se desarrolló para el reconocimiento y la clasificación automáticos de datos de imágenes. El programa utiliza una red neuronal e inteligencia artificial para la clasificación.
El programa GSA Image Recognition-AI se desarrolló para el reconocimiento y la clasificación automáticos de objetos en datos de imágenes. El programa utiliza una red neuronal para clasificar los datos de entrada, que puede configurarse y entrenarse para cumplir los requisitos dados.
Características:
Características:
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- Cambio de tamaño de las imágenes de entrada utilizando diferentes métodos de remuestreo-
- Función de conversión de formatos de imagen (JPG, PNG, TIF, GIF
- )- Filtros de imagen ajustables (filtro gaussiano, selección de bordes, manipulaciones de color, ....)
- - Acceso a la función de análisis a través del servidor web incluido (HTML, JSON
- )- Función de procesamiento por lotes para probar la configuración óptima de filtros y redes neuronales
- - Las redes neuronales entrenadas pueden guardarse y abrirse con todos los parámetros (neuronas de entrada, neuronas de salida, pesos, filtros y secuencia de filtros, ...
- )- El programa puede configurarse universalmente para todas las aplicaciones diferentes-
- Salida de resultados con especificaciones del usuario (delimitadores, campos de salida, ...)
Clasificación de imágenes con IA
La red neuronal intenta asignar las imágenes desconocidas a un grupo de imágenes. Además se muestra el grupo determinado y la similitud asociada en porcentaje.
Ventana de configuración
Opciones de ajuste de la red neuronal, como la resolución de la imagen, los recorridos de aprendizaje y el factor de interferencia. Se puede aplicar un filtro de imagen.
Sala de formación
En esta interfaz se crean los grupos de imágenes, se asignan las imágenes de entrenamiento a sus grupos de imágenes y se inicia el entrenamiento de la red.
Control de la asignación de imágenes
Las imágenes de entrenamiento asignadas a un grupo de salida pueden comprobarse y corregirse en caso necesario.
Ventana de corrección
Las imágenes de entrenamiento asignadas a un grupo definido pueden comprobarse y, en caso necesario, corregirse.
Tratamiento por lotes
Los ajustes de red y los filtros de imagen pueden probarse secuencialmente con sus efectos sobre los resultados del análisis en una función por lotes.
Servicio web
La red totalmente configurada puede manejarse a través de un servidor web, lo que facilita la integración de las funciones en programas externos.
Conversión de formatos de imagen
Todos los formatos de imagen habituales pueden convertirse a otros formatos para minimizar el tiempo de formación necesario.
Función de exportación
Los resultados del análisis también pueden exportarse a archivos externos.