Суфлер: Можете ли вы написать ИИ, который сможет идентифицировать людей на изображениях? Можете ли вы также объяснить мне, как именно получить источники данных для обучения и так далее?
ассистент: Существует множество методов идентификации людей на изображениях. В общем, лучше всего использовать существующие реализации для ИИ и алгоритмов, такие как семейство алгоритмов YOLO («Вы только посмотрите один раз»). Это набор алгоритмов распознавания объектов, которые также могут идентифицировать людей на изображениях.
Существуют готовые и бесплатные обучающие наборы данных, такие как openimages, которые можно использовать в качестве основы для обучающих данных. Если вы также хотите ввести свои собственные тренировочные данные для специальных приложений, эти наборы данных необходимо создать вручную. Существуют краудсорсинговые сервисы, которые также могут выполнять эту работу.
Суфлер: Не могли бы вы показать мне минималистичный пример Python?
Конечно, вот пример Python:

'''
импорт cv2
импортировать numpy как np

# Загрузите веса и архитектуру YOLOv3
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# Определяем нужные нам слои
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] для i в net.getUnconnectedOutLayers()]

# Загрузить изображение
img = cv2.imread("пример.jpg")
img = cv2.resize (img, нет, fx = 0,4, fy = 0,4)
высота, ширина, каналы = img.shape

# Передаем изображение в сеть
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, кадрирование = False)
net.setInput(большой двоичный объект)

# Получить прогнозы
выходы = net.forward(output_layers)

# Определяем цвета для ящиков
цвета = np.random.uniform (0, 255, размер = (len (классы), 3))

# Проверяем каждую область
для аутов:
    для обнаружения на выходе:
        баллы = обнаружение[5:]
        class_id = np.argmax (баллы)
        уверенность = баллы[class_id]
        если достоверность > 0,5:
            # Человеческий класс всегда 0-й класс
            если class_id == 0:
                # Рассчитать координаты ящика
                x, y, w, h = обнаружение [0: 4] * np.array ([ширина, высота, ширина, высота])
                х = интервал (х - ш / 2)
                у = интервал (у - ч / 2)

                # Нарисуйте коробку на картинке
                цвет = цвета [идентификатор_класса]
                cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), цвет, 2)
                cv2.putText(img, "Человек", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, цвет, 2)

# Показать результат
cv2.imshow («Изображение», изображение)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
'''
YOLO устанавливается вместе с простыми скриптами приложений. Таким образом, минимальный пример использования YOLO:
```
python3 detect.py --source inference-data/desk.jpg --веса yolov7.pt
```