FOTO_ČVUT_FEL_rozpoznavani_rostlin_hub (1)

Počítačový systém pro rozpoznávání rostlin a hub

Milan Šulc a Jiří Matas z katedry kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze se věnují problému rozpoznávání rostlin a hub z fotografií. Se svým systémem založeným na hlubokých neuronových sítích, na kterém spolupracoval také Ing. Lukáš Picek z katedry kybernetiky FAV ZČU, získali nyní první místo již ve třech mezinárodních soutěžích.

První vítězství se svým systémem zaznamenali v květnu na soutěži ExpertLifeCLEF 2018. Ta je organizována jako součást workshopu LifeCLEF na konferenci CLEF 2018, která proběhne v září, nicméně vyhodnocení je známo již nyní. V rámci soutěže bylo nutné strojově rozeznat 10 000 druhů rostlin. V porovnání s lidskými experty v oblasti rozpoznávání rostlin byl tento automatický systém navíc přesnější než většina odborníků.

FOTO_ČVUT_FEL_rozpoznavani_rostlin_hub (1)

Další dvě soutěže, 2018 FGVCx Flower Classification Challenge a 2018 FGVCx Fungi Classification Challenge, spočívaly v rozpoznávání 1000 druhů květin a 1400 druhů hub. Vítězné příspěvky byly prezentovány na workshopu prestižní vědecké konference CVPR v Salt Lake City v červnu 2018.

 

Ing. Šulc o svém výzkumu uvádí: „Velmi nás potěšilo, že se náš systém svou přesností vyrovná lidským expertům. Zároveň to ale znamená, že už se pohybujeme na hranici měřitelnosti přesnosti, jelikož na správném označení problematických obrázků se často už neshodnou ani odborníci na klasifikaci rostlin.“

 

Autoři nyní zvažují několik variant využití systému: od vývoje vlastní aplikace pro rozpoznávání rostlin, po nabízení modelů ostatním vývojářům a poskytovatelům online služeb.

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *