В Engee при создании собственных алгоритмов вы легко можете использовать в том числе и предобученные нейросети в качестве элементов вашего решения. Их можно скачать использовать по исходному назначению, а можно совместить с другими алгоритмами или нейросетями или даже задействовать по частям (скажем, в качестве генератора признаков).
Мы подготовили пример, который показывает, как в окружении Engee можно реализовать классификацию изображений при помощи нейросети, упакованной в формат
ONNX. В примере используется ResNet, но вы легко реализуете эту задачу и на сетях другой архитектуры (VGG, MobileNet и т.д.), и на ваших собственных сетях, дообученных под конкретную задачу (например, классифицировать дефекты оборудования).Пример находится в папке
neural_net_classification_onnx каталога примеров start/examples/image processing (после обновления при помощи скрипта Start).В Engee вы сможете без труда использовать предобученные нейросети в скриптах, упрощая массовую обработку изображений или собирая из готовых нейросетей нечто более сложное. Попробуйте и убедитесь сами!