Это самый быстрый и простой способ реализовать распознавание изображений на ноутбуке или стационарном ПК без какого-либо графического процессора, потому что это можно сделать лишь с помощью API, и ваш компьютер отлично справится с этой задачей. Я знаю, что немного опоздал с рассказом именно про этот API, потому что он шел с ранней версией TensorFlow. API использует модель CNN, обученную на 1000 классов. Для более подробной информации изучите сайт TensorFlow. Прежде, чем я покажу, как использовать этот API для работы с любым изображением, рассмотрим следующий пример...

Удивительно, но факт: несколько изменений в изображении может полностью изменить вывод нейросети, что ломает заложенную разработчиком логику. В данной статье мы не просто подсветим факт существования One Pixel атаки, но и комплексно разберём архитектурные факторы, которые влияют на устойчивость CV-систем к данному семейству атак. Представим ситуацию: мы обучили нейросеть, которая предсказывает наличие макияжа (мало ли какие задачи перед нами могут встать). Модель в проде, всё прекрасно работает. Наша нейросеть уверенно определяет наличие макияжа на левой фотографии...