Всем привет! Сегодня расскажем и покажем, как машинное обучение и компьютерное зрение в очередной раз помогают в решении различных задач. В этот раз наша команда приняла участие в кейсе от ООО «Финкейс» в рамках конкурса «Цифровой прорыв» Северо-Кавказского IT-хаба.
Нам предложили разработать прототип интеллектуальной системы по определению качества ремонта квартир на основе алгоритмов компьютерного зрения с использованием инструментария Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization).
Кейс:
При оценке любого объекта недвижимости мы сталкиваемся с задачей определения качества ремонта квартир. Качество отделки является одним из важных параметров ценообразования, который, к сожалению, часто не указывают в информации об объекте. Требуется разработать алгоритм оценки, позволяющий по фотографии определить наличие ремонта и качество отделки для последующего использования результата при оценке стоимости объектов.
Для решения задачи было реализовано два классификатора: первый для определения типа ремонта (без отделки, косметический ремонт, стандартный ремонт и ремонт класса люкс), второй – для определения типа помещения. Для обучения классификатора по типу ремонта использовалась модель нейронной сети Resnet50. Для ее обучения мы собрали датасет из 50 тысяч изображений, по 12500 изображений для каждой категории. Обучили и сконвертировали её в ONNX, а из ONNX уже в OpenVINO.
Для конвертации нашей ONNX модели в формат OpenVINO при помощи инструмента Model Optimizer использовалась следующая команда: