МФЖ-101. Современные технологии поиска и обработки информации. Практическое задание №3. Автоматизированный графический анализ

Для проведения графического анализа вам потребуется не менее 10-12 фото, которые вы будете классифицировать.

Проверьте - для графического анализа в Orange (если вы пользуетесь своим компьютером) должен быть установлен плагин (Options - Add-ons) Image Analytics. После установки перезапустите программу.

Организуйте форк следующим образом:

Пояснения к виджетам форка:

Import Images - укажите путь к папке с изображениями.

Image Embedding - в атрибуте укажите image, в Embedder - Inception.

Distances - используйте любую метрику. В моем примере это cosine в положении rows.

Hierarchical Clustering - также используйте те значения, что кажутся вам наиболее подходящими. Расположите уровень кластеров так, чтобы они сформировали группы иллюстраций.

Результат анализа: 

1) Hierarchical Clustering. Общие цветовые поля указывают на схожие кластеры иллюстраций. Используйте скриншот в вашем ответе.

2) Image Grid. Выставите параметр image name в labels. Ваши фото сгруппируются по логике классификации графического анализа. Также используйте скриншот в ответе.

Описание результата:

1) Кратко опишите какие иллюстрации вы использовали;

2) Сравните результаты из кластеризации и Image Grid. Есть ли между ними разница? Если да, то какая модель на ваш взгляд точнее?

3) Предположите, почему, на ваш взгляд, иллюстрации разделились именно на такие группы? Согласны ли вы с такой логикой разделения?

Ссылки на выполненное в вашем блоге задание принимаются в комментарии к данному посту до 17:00 четверга, 2 апреля.

Ссылку на страницу можно получить, выбрав опцию просмотра (иконка "глаз") в настройках публикации.