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Modifica progetto di Machine Learning per annotazione di immagini in Python

Il sistema date delle immagini in input è in grado di etichettarle dicendomi se in queste ci sono rispettivamente tre classi: Erba, Acqua, Cielo.

Per fare questo si sfrutta la quantizzazione del colore (riduzione drastica del numero di colori), e infine l'apprendimento neurale per far si che la rete apprenda da immagini pre-etichettate e sappia poi riconoscere le tre classi in un'immagine qualsiasi.

Quello che accade a "basso livello" è:

- Ogni immagine viene quantizzata (processo di riduzione drastica dei colori) attraverso l'algoritmo di clustering K-Means

- Dopo aver quantizzato tutte le immagini presenti nel dataset, le immagini vengono ricostruite con soli 10 colori

- Una volta finita questa fase, inizia la fase di apprendimento durante la quale si addestra mediante un training-set la rete neurale (usando come informazione l'istogramma del colore dell'immagine)

- successivamente si crea un test-set su altre immagini e infine si testa la rete che ne mostra i risultati ottenuti dell'annotazione.

Le modifiche da operare sono sostanzialmente:

- cambio di interfaccia con una leggermente piu decente (essendo molto grezza, realizzata con Tkinter e PAGE)

- possibilità di un'ulteriore modifica da concordare che possa estendere le funzionalità del software

Avendo poca esperienza ho difficoltà nel modificare il software e vorrei qualcuno che mi fosse d'aiuto.

Kemahiran: Pemprosesan Data, Machine Learning (ML), Python, Kejuruteraan Perisian, Statistik

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Salve, perche' non usare una rete neurale gia' parzialmente allenata e usando i risultati da un layer superficiale come features per un classificatore (kNN per esempio). Ne ho usato uno simile poco tempo fa e funziona Lagi

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