Microsoft heeft een programma uitgebracht waarmee een gebruiker in staat is om zelf deep learning uit te voeren op foto’s en afbeeldingen, zonder daarvoor programmeerkennis nodig te hebben.
De app bestaat uit een overzichtelijke interface die de gebruiker in drie stappen afbeeldingen kan laten herkennen en onderverdelen in verschillende groepen, ingesteld door de gebruiker. De stappen worden in onderstaande video uitgelegd.
Label, train, play
Bij de Label-stap maakt de gebruiker labels aan waarin hij de foto’s wil onderverdelen. Per label voegt hij vervolgens minstens vijf foto’s toe om het algoritme mee te trainen.
Vervolgens krijgt de gebruiker onder de knop Train te zien wat het algoritme van de afbeeldingen gebakken heeft en bij welke randgevallen het nog in de war raakt.
Zodra het algoritme klaar is met trainen, kan de gebruiker onder Play de resultaten zien. Daar kan hij eventueel meer afbeeldingen toevoegen om het algoritme te verbeteren. Tot slot kunnen de resultaten van Lobe worden geëxporteerd om gebruikt te worden in CoreML, TensorFlow, TensorFlow Lite of een lokale API.
Start-up
Lobe is ontwikkeld door een gelijknamige startup, die in 2018 door Microsoft werd overgenomen. De software is al onder andere door Nature Conservancy gebruikt om foto’s gemaakt door toeristen in het Caribisch gebied te onderzoeken. Het algoritme moest dan uitwijzen voor hoeverre bezoekers interacteerden met de koraalriffen.
De previewversie van de software is gratis te downloaden vanaf de website van Lobe.
15 uur geleden
