1000 flowers

Si miras la flor frente a ti, descubrirás su nombre.

La aplicación es actualmente capaz de reconocer entre 1000 especies de flores.

No tiene la ambición de reemplazar el ojo de un experto en botánica, pero, para la flor que en ese momento está enmarcando con su teléfono inteligente, ofrece hasta tres nombres de especies posibles.

Es solo una sugerencia, un primer paso para la verificación adicional necesaria.

La aplicación tiene un valor experimental y tiene como objetivo probar el poder de las redes neuronales enmarañadas, que son la nueva frontera del aprendizaje profundo.

Se utiliza el marco de código abierto TensorFlow y el modelo Inception V.3, que supera la versión 1, ganador del Desafío de Reconocimiento Visual de Imágenes Grandes 2014, con un margen de error que va del 6.67% de la versión 1 al 3.46%.

El modelo está especialmente entrenado para el reconocimiento de flores.

Gracias a Oracle por hacer que los recursos necesarios estén disponibles.

Hace unos años, cuando mi hijo era joven, lo llevamos de viaje a una villa histórica cerca de Roma. Mirando las truchas que nadaban en una de las piscinas de la villa, me preguntó si había una aplicación que reconociera la especie animal que estaba enmarcada con el teléfono inteligente. Respondí que no existía, pero que podíamos hacerlo juntos. En casa tiramos algunos bocetos en un pedazo de papel y luego los olvidamos en un cajón. El negocio estaba por encima de mis posibilidades, pero siempre tuve la idea de que si hubiera encontrado una idea, la habría retomado.

De repente, la cosa volvió a nacer porque descubrí que alguien más, con conocimientos y tecnología mucho más avanzados que los míos, lo había presentado: el proyecto TensorFlow, la red neuronal de Google llamada Inception-v3 y la portabilidad móvil a través del marco TFMobile.

'1000 Flowers' es un primer paso inicial para ver que el deseo de mi hijo, lejos y hasta ahora olvidado, es el reconocimiento de la mayoría de las especies vivientes.