Расскажу про один из проектов. Делаем подбор элементов интерьера по фотографии. Т.е. пользователь загружает фото с креслом, чтобы найти такое же или максимально похожее.
Задачу разбили на три части:
1. Детектирование объекта на загруженном фото (а на фотографии вообще есть интересный нам объект?)
2. Распознавание объекта на фото (что это - люстра, кресло, стол, стул?)
3. Сопоставление и поиск максимально похожего объекта из каталога на базе сиамской нейросети.
Для 1 и 2 мы, кажется, нашли подходящие обученные модели, а для 3 модель придется учить самим.
Заказчику предложили стартануть с одного типа объектов, чтобы отработать решение и протестировать итоговую точность. После этого или добиваем точность или расширяем ассортимент поддерживаемых объектов.
Еще делаем весь обвес в виде бекенда и фронтенда, чтобы можно было этим пользоваться.