ML.NET классификатор изображений на C# в домашних условиях без регистрации и СМС

[@Brovenko]

Павел, Ваши видео очень многим помогаю развиваться, как и мне в свою очередь. Спасибо Вам!!! Надеюсь народ соберётся для продолжения темы и мы изучим создание нейронной сети с нуля на C#

[@HappyNewYear306]

Самый лучший учитель в рунете 👍

[@primuspares4462]

Теперь, чтобы я не увидел под "брендом" Павел Шмачилин, буду брать, а лучше два. Это талант умноженный на усердный труд.

[@GanovAlex]

Отличный стрим. Познавательно. Спасибо

[@Дмитрийсекрет-н7о]

Вау. Вот это нежданчик. Очень познавательно.

[@IvanAndreev-p3z]

Лайк за перевод из терминов нейронки в алгебру =)

[@remontunasdotru]

Спасибо большое!

[@viktoralferov2874]

Шикарно

[@ДимаДмитрий-е1к]

Хорошее обучающее видео) На счёт cuda, cudnn сейчас не так просто установить. Нужно зарегистрировать email через VPN чтобы регистрация была как бы с той страны на которой нет снкц. И заходить через VPN на закачку Ещё совместимость cuda и CUDnn

[@eswcpoker6562]

Павел Душевное спасибо вам за контент , особенно за mvvm , зашел как горячие пирожки в голодный год. Очень хотелось бы продолжения данной темы , как применять данную модель. Скажем поиск и выделение тех же кошек и собак на видеозаписи или потоковом видео типа вебкамеры .

[@igorkamerzan4628]

Очень интересная тема, жду стрим нейросети с нуля на сишарпе, которая будет че-нить классифицировать) UPD: Кстати, я нифига не выносил никакой энджин и во 2-й и следующий разы определяет за 0.12 сек. (хотя первый раз на моем говнокомпе за 12 сек определил)

[@КонстантинШиряев-л3ц]

Ищем в яндексе яндекс. 😁 Без этого нейронка работать не будет.😂 А если серьёзно то уроки просто бесценны. Нейронные сети в последнее время очень востребованы, по этому очень актуальны. Я был бы очень рад увидеть урок по распознаванию текста, да и не только... Написать нейронку с нуля вообще полезно, чтоб знать как она устроена под капотом. Буду ждать новых роликов. P.s. Я к стати еще посмотрел бы уроки про xamarin. По данной платформе очень мало полезных видео. Мобильная разработка так же актуальна сейчас.

[@Anton-lu1pl]

Круто, Павел, спасибо, а продолжение прошлого стрима планируется?)

[@Shmachilin]

Завтра.

[@HappyNewYear306]

Пример по текстам бы ещё посмотреть

[@Happy_Ted]

Павел, здравствуйте,очень понравился ваш стрим и хотелось бы с Вами кое что обсудить по поводу машинного обучения, позадавать вопросики так сказать. Как с Вами можно связаться ?

[@Shmachilin]

Здравствуйте! Найдите меня в телеге. @Infarh

[@nikolayivanov4187]

Подскажите как распознавать избражения из массива байт или Image а не из файла как в примере на сайте Майкрософт. var predictor = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model); var prediction = predictor.Predict(imageData); public class ImageData { [LoadColumn(0)] public string ImagePath; [LoadColumn(1)] public string Label; } Метод Predict принимает ImageData который содержит путь к файлу который распознаем ImagePath . А мне хотелось бы передать в него Image img , ну или массив байт

[@Shmachilin]

Посмотрите вот здесь: stackoverflow.com/questions/64357642/how-to-load-image-from-memory-with-bitmap-or-byte-array-for-image-processing-in

[@nikolayivanov4187]

@@Shmachilin Я пытался как там написано ошибки выбрасывает. Image btmap = Bitmap.FromFile(_predictSingleImage); List images = new List() { new ImageInput() { ImageData = new Bitmap(btmap) } }; var predictor = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model); var prediction = predictor.Predict(images[0]); public class ImageInput { [LoadColumn(0)] [ImageType(InceptionSettings.ImageHeight, InceptionSettings.ImageWidth)] public Bitmap ImageData; [LoadColumn(1)] public string Label; }

[@Shmachilin]

Какие?

[@nikolayivanov4187]

@@Shmachilin Такая : System.ArgumentOutOfRangeException: "Could not determine an IDataView type and registered custom types for member ImageData Arg_ParamName_Name"

[@nikolayivanov4187]

@@Shmachilin public static ITransformer GenerateModel(MLContext mlContext) { List dataTrainig = new List() { new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "xB5jAIPbr-c.jpg" )), Label="Tank" }, new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "dsbYBpg9xZo.jpg")), Label="Tank"}, new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "dIG5FtXF4co.jpg")), Label="Tank"}, new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "bomb1603.png")), Label="Bomber"}, new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "bomb1603.jpg")), Label="Bomber"}, new ImageInput(){ ImageData = Image.FromFile(Path.Combine(_imagesFolder, "bomb160310.jpg")), Label="Bomber"} }; IDataView DataTrainig = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataTrainig); IEstimator pipeline = mlContext.Transforms.LoadImages(outputColumnName: "input", imageFolder: _imagesFolder, inputColumnName: nameof(ImageData.ImagePath)) // The image transforms transform the images into the model's expected format. .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages(outputColumnName: "input", imageWidth: InceptionSettings.ImageWidth, imageHeight: InceptionSettings.ImageHeight, inputColumnName: "input")) .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels(outputColumnName: "input", interleavePixelColors: InceptionSettings.ChannelsLast, offsetImage: InceptionSettings.Mean)) .Append(mlContext.Model.LoadTensorFlowModel(_inceptionTensorFlowModel) .ScoreTensorFlowModel(outputColumnNames: new[] { "softmax2_pre_activation" }, inputColumnNames: new[] { "input" }, addBatchDimensionInput: true)) .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey(outputColumnName: "LabelKey", inputColumnName: "Label")) .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.LbfgsMaximumEntropy(labelColumnName: "LabelKey", featureColumnName: "softmax2_pre_activation")) .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabelValue", "PredictedLabel")) .AppendCacheCheckpoint(mlContext); // Train model ITransformer model = pipeline.Fit(DataTrainig); return model; } - Код метода генерирующего модель. Может на гитхаб удобнее загрузить?

[@User-p4s4c]

Если у кого-то ошибка при старте обучения нейронки с запретом на использования права доступа Admin (нужно Non-Elevated): -ctrl + R -NETPLWIZ -Свойство И изменить членство в группах на обычного пользователя

[@nikolayivanov4187]

Делаю все как в примере получаю такую ошибку DEBUG Не удалось найти метод "StartTrainingAsync/1" в {no object} по следующим причинам: Не удалось десериализировать аргумент JSON-RPC с именем "config" и позицией 0 в тип "System.String": Error reading string. Unexpected token: StartObject. Path 'params[0]', line 6, position 5. (Microsoft.ML.ModelBuilder.Utils.Logger.Debug)

[@nikitkalinin2000]

Если еще актуально :) Я делал сначала на 2019 студии, такая же ошибка была. Потом накатил 2022 - все заработало

[@Сергей-в2л9о]

Обзор сиситемного администратора

[@Биткоинбезграниц]

The type initializer for 'Tensorflow.Binding' threw an exception. Вот такую ошибку выдаёт, может кто в курсе, подскажет что делать