Vyvinuli jsme nejpřesnější počítačový systém pro rozpoznávání rostlin a hub

Ing. Milan Šulc a prof. 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.

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.

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

 

Za obsah odpovídá: