Opis zlecenia
Szukam firmy, która podejmie się wykonania w aplikacji mobilnej przy użyciu technik nauczania maszynowego ML dwóch tak samo działających modułów.
1. Utworzymy testowy moduł korzystając z datasetu ze 100 zdjęciami. Ten moduł w przyszłości może zostać uzupełniony o tysiące zdjęć. Przy pomocy kamery z telefonu aplikacja rozpozna obiekt i zwróci informacje z klasy NAZWĘ obiektu i jego % odwzorowanie prawdopodobieństwa rozpoznania obiektu.
2. Drugi moduł testowy na podstawie tych samych 100 zdjęć ma mieć wygenerowane zdjęcia ich transformat fouriera. Transformata powinna być zrobiona z wyciętego mniejszego obszaru zdjęcia wyłapanego elementu. Funkcjonalność w aplikacji powinna po wgraniu bieżącego zdjęcia wygenerować taką transformatę FFT tego wycinka obszaru i porównać go z owym datasetem zwracając % odwzorowanie prawdopodobieństwa.
Te moduły są testowe i biorę pod uwagę fakt, iż większa ilość zdjęć wpłynie na lepsze rozpoznawanie i odwzorowanie procentowe obiektu. Ten mały dataset możemy trzymać na wersji desktopowej systemu, lecz większe dane należałoby wrzucić na serwer i wykorzystać w aplikacji mobilnej rest api.
Czas wykonania do 17.12.21 r.
Więcej informacji o tematyce zdjęć i owulacji projektu na priv. Do dostarczenia mam przykładowe zdjęcia.
