Первая реализация, без модуля AIB код и ветка задачи: MODAIB-13 #1
Description
Используем https://www.tensorflow.org/js/ https://www.npmjs.com/package/@tensorflow/tfjs (в репозиторий добавлено)
Надо сделать простейший класс входных данных товар - это название классификатор и товар.
Классификаторы и модель действий берем из обучающей выборки https://github.com/akumidv/GDG_KHV_TF_Workshop она на основе https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=ru размеченных изображений одежды. В датасете Fashion-MNIST https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 10 типов одежды и обуви, их включаем в предсохраненные объекты
Метаданные товара (заведены):
- id
- название
- изображение
- классификатор справочник ссылочное:
- код классификаци
- имя
- логическое - верифицирован оператором, значение по умолчанию false
Суть работы приложения:
- создаем объект товара
- вводим его имя
- загружаем изображение.
- соханяем товар, при сохранении вызывается обработчик по распознаванию загруженного изображения проставляющий классификатор товара используя TensorFlow
Также сделать кнопку в режиме редактирования для вызова и перклассификации объекта. При переклассификации логическое верифицирован оператором становится false.
После готовности - можно сделать вторую стадию - переобучать модель на основе размещенных данных - это кнопка в списке товаров:
- прогоняем все объекты у которых есть логическое поле размечен оператором
- формируем новую модель. Если такая модель есть в приложении используем её, если нет инициализирующу модель по умолчанию из Fashion-MNIST
- также делаем кнопку перераспознать все объекты на выборке - она сбрасывает флаг подтверждено оператором, если классификатор изменился. У этой кнопки ограничение 50 объектов первых. Параметр должен задаваться в деплой и в конфиге.