PhotoGuru "डार्क साइड" और "समझदार" में बदल गया

मैंने फोटोगुरु के प्रोटोटाइप के साथ प्रयोग करना जारी रखा, यह देखने के लिए कि क्या किसी फोटो की "शैली" को पहचानना उपयोगकर्ता को किसी तरह से मदद कर सकता है।

नए संस्करण में, इंटरफ़ेस अपडेट किया गया है और प्रोग्राम केवल एक उत्तर देता है। सबसे अधिक बार, यह फोटोग्राफर का नाम है और छह में से एक फोटोग्राफर की शैली के लिए उपयोगकर्ता की तस्वीर की "समानता" का प्रतिशत है।



यदि प्रतिशत 33% से कम है, तो सिस्टम लेखक को स्थापित नहीं कर सकता है और निष्कर्ष निकाल सकता है कि उसके सामने एक नया "गुरु" है और अंतिम नाम के बजाय "फोटो गुरु" शिलालेख दिखाता है।

if (maxPercent <= 100/numPhotographers*2) { message = " ★ " photoGuru = "Photo Guru" } 

मैंने अपनी तस्वीरों और झेन्या ओत्सेस्कॉय के चित्रों को सिस्टम में जोड़ा और मॉडल ने 31% मामलों में गलतियाँ करना शुरू कर दिया।
नमूनों को संपादित करने के बाद, मुझे एहसास हुआ कि मैं परिणाम के उत्तरों को समायोजित करना शुरू कर रहा हूं। दूसरा रास्ता चाहिए। यह पता चला कि प्रणाली को लंबे समय तक पढ़ाया जा सकता है। मैंने प्रशिक्षण चक्रों की संख्या बढ़ाकर 20 कर दी और अब परीक्षण नमूने से तस्वीरों का विश्लेषण करने पर प्रणाली लगभग गलत नहीं है।



सामान्य तौर पर, मॉडल सही ढंग से उसके लिए अज्ञात चित्रों को वर्गीकृत करता है, लेकिन सिस्टम ने मेरी पुरानी तस्वीरों में से एक को जेन्या ओत्सकोय की तस्वीर माना है और यह पूरी तरह से निश्चित नहीं है कि मैं खुद एक आत्म-चित्र शूट कर रहा था।



लेकिन इन सबसे मैं प्रभावित हूं कि केवल पोर्ट्रेट पर प्रशिक्षण देने से, सिस्टम 99% सटीकता के साथ पुष्टि करने में सक्षम था कि "ट्रेनों" के साथ परिदृश्य को एवगेनी ओटेट्सकी द्वारा गोली मार दी गई थी।



मैंने एक ऐसी तस्वीर खोजने की कोशिश की, जो सिस्टम को ज्ञात किसी भी लेखक के समान न हो। मैं सफल नहीं हुआ

प्रणाली ने माना कि टिम वॉकर की तस्वीरें जेन्या ओत्सकोय की तस्वीरों के समान हैं, माइक ब्रॉडी एगोर वॉनोव की तरह की तस्वीरें लेते हैं, एब्सट्रैक्शन मैक्सिम शुमिलिन द्वारा बनाया गया था।



सबसे अधिक संभावना है, मॉडल रचना के स्तर पर तस्वीरों का विश्लेषण करता है और इसलिए इस तरह के परिणाम का उत्पादन करता है। वह सौंदर्यशास्त्र और प्रतीकों की सराहना नहीं कर सकती है, और वह लेखकों में से एक की तस्वीर के रूप में सफेद वर्ग को पहचानती है।

फोटोगुरु के साथ खेलना सेल्फ लर्निंग फोटोग्राफी में उपयोगी हो सकता है। ऐसा करने के लिए, आपको सिस्टम में जाने वाले फ़ोटोग्राफ़रों की संख्या बढ़ाने की ज़रूरत है, "थिएटर" से सुरक्षा के बारे में सोचें और "पुरस्कार" जोड़ें। उदाहरण के लिए, "विडेनिन 99%" बैज और सभी फ़ोटोग्राफ़रों से 99% बैज एकत्र करने वाले उपयोगकर्ता को "बड़ा पदक"।

और अगर किसी को "फोटो गुरु" का दर्जा मिलता है - विशिष्टता के लिए एक डिप्लोमा।