Проект: Распознавание изображения с помощью Tensorflow

Бюджет очень мал.

Так тут же на всём готовом можно выехать

хорошо оптимизировано для быстрой работы без GPU.

А вот с таким требованием никто за такие деньги и время не сделает

Имея опыт, работы на 1 неделю.

Да божечки, это и без машинного обучения реализуется за вечер - по убогим вендошрифтам, например. Прямо при такой постановке задачи.

Есть и вероятность, что банальный pcr.py справится без каких-либо модификаций

Жду предложений в телегу, там готовы обсудить более детально.

Так про что и речь. Но с оптимизацией это перебор, на CPU далеко не уедешь.

блин, а это красиво! мне прям нравится это решение. и под мак можно заточить, и пожалуй даже под андроид)))

Должна быть возможность обучить приложение своими изображениями

на вход дан скриншот от windows xp, то процент схожести должен стремиться к 0

но не удовлетворяет условию задачи

дык хрен его знает, что он имеет ввиду под оптимизацией для cpu. такто сам ТФ может работать на цпу, возможно этого и достаточно а он просто не шарит. ну а иначе тут кроектся какаято дичь навроде форканья и оптимизации ТФ под конкретный кейс под конкретный цпу

Ничего писать не надо, для начала можно расчехлить transfer learning с чего-нибудь общепринятого типа inception или resnet50.

https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining

Не благодари.

На подготовку данных и обучение модели может понадобиться больше.

Инкрементирую. Мы как-то потратили около полугода на подготовку датасета, но это довольно специфическую проблему решали.

>>такто сам ТФ может работать на цпу

да, но ты же понимаешь, что работать будет очень долго. Я для plaidml видел бенчмарки, даже древние ноутбучные карты типа 4000 или 4600 обходят cpu с легкостью

В процессе обучения да, без видяхи делать нечего. А вот с инференсом уже обученной модели не все так фатально, по крайней мере разница в скорости не отличается на несколько порядков. Более того, можно попробовать ту же OpenVINO для оптимизации под Intel.