Nicolas Bortolotti

En este artículo vamos a explorar un caso, donde combinemos la detección de objetos en imágenes utilizando Tensor Flow (Object Detection API), y la interacción mediante una arquitectura de bots (Telegram platform). El desafío es crear un bot que pueda interactuar con imágenes en una conversación, para informar al usuario las frutas que contiene su desayuno. Utilizando esta información se pueden entregar muchas variaciones de análisis en el futuro, por el momento solo una prueba de concepto.   Vamos a proponer una integración de TensorPhotoXRay (nuestra solución para detección de etiquetas en imágenes, artículo previo ) para detectar frutas en las imágenes y vamos a crear una integración con un Telegram Bot (proyecto appengine-telegram-bot ). Esta es la solución terminada y funcionando: Vamos a describir los elementos básicos para utilizar esta arquitectura. Creación del bot en telegram: Usted puede conocer más sobre esta opción en este link oficial . *Elemento Im

En artículos anteriores analizamos objetos en imágenes utilizando Tensor Flow Object Detection API  aplicando diferentes tipos de modelos ( TensorFlow Object Detection en videos, basta de pizza, donuts y cakes... , TensorFlow Object Detection API, cena con amigos ). En estos ejemplos, la solución siempre estuvo diseñada para una aplicación de consola (es decir un Python script ejecutado localmente). Ahora nuestro desafío es llevarlo a un entorno web, detectar objetos dentro de la foto (como una radiografía) y finalmente deberíamos proponer una arquitectura simple de implementación. Vista General Podríamos pensar varias opciones de arquitectura en donde se utilice un esquema servidor (ejemplo desde la documentación oficial TensorFlow Serving ). Incluso podríamos pensar en alternativas tradicionales( Apache , Nginx , etc) pero debemos pensar en montar el servidor Web y ajustar todos los elementos para realizar el análisis utilizando TensorFlow . Me gustó mucho la idea de utilizar