Olá! Hoje vamos contar e mostrar como o aprendizado de máquina e a visão computacional mais uma vez ajudam na resolução de vários problemas. Desta vez, nossa equipe participou de um caso da Finkase LLC como parte da competição Digital Breakthrough do North Caucasian IT Hub.
Fomos convidados a desenvolver um protótipo de um sistema inteligente para determinar a qualidade da renovação de apartamentos baseado em algoritmos de visão computacional usando ferramentas Intel - OpenVINO ( Open Visual Inference & Neural Network Optimization ).
Caso:
Ao avaliar qualquer objeto imobiliário, somos confrontados com a tarefa de determinar a qualidade da renovação de apartamentos. A qualidade do acabamento é um dos parâmetros importantes de precificação, o que, infelizmente, muitas vezes não é indicado nas informações sobre o objeto. É necessário desenvolver um algoritmo de avaliação que permita determinar a presença de reparos e a qualidade do acabamento a partir de uma fotografia para posterior aproveitamento do resultado na avaliação do valor dos objetos.
: ( , , ), – . Resnet50. 50 , 12500 . ONNX, ONNX OpenVINO.
ONNX OpenVINO Model Optimizer :
python3 mo.py --input_model <INPUT_MODEL>.onnx
OpenVINO. 93%. , Resnet152 ( , , ).
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ISUvision ( , , , , 19--1, ) – « ».
Obrigado pela atenção! Aconselhamos você a ler nosso outro artigo e se familiarizar com nossa experiência no uso de ferramentas Intel - OpenVINO não apenas em hackathons, mas também para resolver problemas reais de negócios.