OpenVINO Toolkitは、高品質のスコアリング不動産評価のためのビデオ分析の実装を成功させるための鍵です。

こんにちは！今日は、機械学習とコンピュータービジョンがさまざまな問題の解決にどのように役立つかを説明します。今回、私たちのチームは、ノースコ​​ーカサスITハブのデジタルブレイクスルーコンペティションの一環として、FinkaseLLCからの訴訟に参加しました。

インテルのツールであるOpenVINO（Open Visual Inference＆Neural Network Optimization）を使用して、コンピュータービジョンアルゴリズムに基づいてアパートの改修の品質を判断するためのインテリジェントシステムのプロトタイプを開発するよう提案されました。

場合：

不動産オブジェクトを評価するとき、私たちはアパートの改修の質を決定するという課題に直面します。仕上げの品質は価格設定の重要なパラメータの1つですが、残念ながら、オブジェクトに関する情報には示されていないことがよくあります。オブジェクトの価値を評価するときに結果を後で使用するために、写真から修理の存在と仕上げの品質を判断できる評価アルゴリズムを開発する必要があります。

: ( , , ), – . Resnet50. 50 , 12500 . ONNX, ONNX OpenVINO.

ONNX OpenVINO Model Optimizer :

python3 mo.py --input_model <INPUT_MODEL>.onnx
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

OpenVINO. 93%. , Resnet152 ( , , ).

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ISUvision ( ,  , , , 19--1, ) – « ».

ご清聴ありがとうございました！他の記事を調べて、 Intelツール（ハッカソンだけでなく実際のビジネス上の問題を解決するためのOpenVINO）の使用経験を理解することをお勧めします 。