Распознавание с использованием tensorflow
Сверточные нейронные сети (convolutional neural networks) – wiki вики
Матанализ – свертка . Фильтрация изображений методом свертки – хабр
Графическое отображение использования ядер свертки в различных слоях – playground.tensorflow.org
Результаты ILSVRC 2016
Image-net.org – база изображений, где каждый предмет представлен множеством изображений.
Тренировка модели для распознавания изображений
отличная статья для понимания, как работает tensorflow https://habrahabr.ru/post/326650/
Практические советы по использованию tensorflow с Ubuntu:
1. использовать virtualenv
2. запускаем source ~/tensorflow/bin/activate
3. установить bazel https://bazel.build/versions/master/docs/install-ubuntu.html
4. установить numpy
5. При выполнении тренировки https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining надо не забыть сконфигурировать окружение для bazel выполнив команду ./configure из директории tensorflow (после клонирования git ом). При конфигурировании оставляем все значения по умолчанию и там где не знаете, всегда отвечаете «n».
6. tensorboard запускается из той же директории, что и bazel
7. при проверке не заработал встроенный пример label_image с bazel но заработал пример на питоне https://github.com/eldor4do/TensorFlow-Examples/blob/master/retraining-example.py
8. для того, чтобы обучить нейросеть качественно, необходимы фотографии ( не менее 100 штук) объектов в различных ситуациях, в различное время суток и пр. смотри проблему идентификации танка http://www.jefftk.com/p/detecting-tanks