標籤: 神經網路

採用YOLOv3模型的自助餐菜色自動辨識結帳系統

Python機器學習程式語言

大三時因緣際會在國外留學時修了一堂人工智慧的課,從那時起就被機器學習的魅力深受吸引:即便對問題只有稍淺的domain knowledge,但是只要透過大量的資料去做訓練,依然可以使模型學會這些資料之間的關聯(當然對問題的domain knowledge懂得越多,對於資料的敏銳程度也會比較高;在feature selection時比較容易挑出好的feature,訓練時converge的速度也會比較快)。

回國後大四上要開始做畢業專題了,我找了幾個隊友以及一位從大一關係就還不錯專長是影像處理與訊號處理的教授討論方向,最後決定結合機器學習與影像辨識,做出一個概念性的自助餐菜色自動辨識結帳系統。


(將打完的自助餐放在攝影機下,系統即可辨識出菜色、結帳金額及卡路里)

 
本篇將以以下的順序紀錄整個畢業專題從無到有的過程:

用TensorFlow+Keras訓練辨識驗證碼的CNN模型

Python機器學習程式語言

大學選課系統自動填入驗證碼 這篇介紹了如何利用驗證碼語音播放功能的bug來填入驗證碼

本篇就來實作看看利用近年來很熱門的卷積神經網路(CNN)學習並辨識驗證碼

驗證碼示意圖:

 

安裝所需的套件

在開始前我們會用到以下套件,這是我在寫本篇親測可正確執行的版本組合

MacOS 10.14.6
Python: 3.7.3
numpy: 1.18.0
scikit-learn: 0.22
TensorFlow: 2.0.0
Pillow: 6.2.1

如果有缺少的可以使用pip來安裝

NumPy: pip install numpy
scikit-learn: pip install scikit-learn
TensorFlow: pip install tensorflow
Pillow: pip install Pillow