Was ist TensorFlow Graphics?

Bildanalyse mit Machine Learnig: TensorFlow Graphics vorgestellt

Florian Roos

© Shutterstock / koya979

Google hat TensorFlow Graphics vorgestellt, eine auf das Verständnis von Bildern ausgerichtete Bibliothek für die TensorFlow-Plattform. Sie verwendet Technologien aus den Bereichen Computer-Vision und Computer-Grafik. Ihr Zweck ist es, die Analyse verschiedener Bild-Merkmale mittels neuronaler Netze möglich zu machen.

TensorFlow Graphics ist eine neue Bibliothek für TensorFlow, das Machine-Learning (ML)-Ökosystem von Google. Sie soll es erlauben, neuronale Netze auch für die Analyse von Bildern zu trainieren. Hierfür besitzt sie Fähigkeiten, um ein gegebenes Bild anhand verschiedener Merkmale zu untersuchen. Als möglichen Einsatzbereich für korrekte Analysen visueller Inhalte beschreibt Google eine Roboterhand, die nach einem Objekt greift und hierfür dessen Position im Verhältnis zur Kamera sowie die Ausrichtung des Gegenstands im Raum kennen muss.

Bildanalyse mit TensorFlow Graphics

Um ein Bild korrekt zu verstehen, kombiniert TensorFlow Graphics bekannte Ansätze aus den Bereichen Computer-Grafik und Computer-Vision. TensorFlow Graphics untersucht bei der Analyse eines Bildes verschiedene Eigenschaften. Hierzu gehören beispielsweise die Position der Kamera, Standorte von Lichtquellen oder die abgebildeten Materialien. Die Ausrichtung enthaltener Objekte wird ebenfalls betrachtet. Nach abgeschlossener Bestimmung der verschiedenen Parameter des Bildes kann ein Renderer diese erhalten und ein neues Bild erzeugen. Die Analyse des Ausgangsbildes war korrekt, wenn es mit dem synthetischen Bild übereinstimmt.

 

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Visualisierung mit TensorBoard 3D

TensorFlow Graphics enthält ein passendes TensorBoard-Plug-in, um Inhalte, wie z.B. eine Point-Cloud oder ein 3D-Mesh dreidimensional visualisieren zu können. Mit Hilfe der damit erreichten optischen Darstellung will Google die Nutzer seines ML-Ökosystems beim Debuggen ihrer ML-Projekte unterstützen. Insbesondere während des Trainings soll das Verhalten eines neuronalen Netzwerks durch die Visualisierung nachvollziehbar werden. Zum jetzigen Zeitpunkt ist TensorBoard 3D nicht mit Eager Execution oder TensorFlow 2.0 kompatibel.

 

Abgesehen von der oben genannten Ausnahme bezüglich TensorBoard 3D ist TensorFlow Graphics mit allen TensorFlow-Versionen ab 1.13.1 kompatibel. TensorFlow Graphics steht unter Apache-2.0-Lizenz und kann via GitHub bezogen werden. Das GitHub-Repository tensorflow / graphics sowie ein Blogpost zur Vorstellung der Bibliothek halten jeweils ergänzende Informationen bereit.

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Florian Roos
Florian Roos
Florian Roos ist Redakteur für Software & Support Media. Er hat Politikwissenschaft an der Technischen Universität Darmstadt studiert und erste redaktionelle Erfahrungen in den Bereichen Games und Consumer-Hardware gesammelt.
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