Pár észrevétel:
1. Érdemes inkább Python vagy C++-ot használni, a C Api még nem támogatja az összes Tensorflow API-t. Lasd link Current Status, bár kérdés mennyire használod ki.
2. Nem azért színezzük, mert Fancy . Hanem class annotáció miatt , itt egy példa kép. Bár a te leírásodhoz talán nem kapcsolódik, nem tudom, hogy pontosan mit akartál színezés alatt érteni, de objektum detektálás miatt használják, a gépi intelligencia tanítatása supervised learning-gel (felügyelt tanulással, megmondjuk neki mi micsoda), erre van egy jó egyetemi projekt is.
3. Tutorialban a CNN architektúra ami használva van, az a MobilNet, másik architektúrával pontosabb eredményt is el lehet érni, bár ez függ a bemeneti képek "témájától" is. VGG, FCN, SegNet, AlexNet, ezek mind-mind más arhictektúrák, más performancia, pontosság, stb.
4. Lehet pontosabb eredményt kapsz, ha a Hyperparametéert változtatod (esetleg filter/kernel - ezt a fogalmat láttam, hogy ugyanarra használják) a Tutorialt amit csináltál, ott a 7. szakaszban leírja.

+1 Megnéztem a Valid képeket, amelyeket Invalidnak jelölt, két dolgot figyeltem meg. 3 olyan képet jelölt meg invalidnak, ahol látott egy színből négyzet alakot/téglalapot, az egyik a 86-os volt. Az invalid képeknél látszik, hogy mindig van egyszínű négyszet. 2-nél meg azt vettem észre, hogy a viharszeme, ha szabad így mondanom, nagyon el van nyújtva.

+2 "AI/machine learning/bullsitbingó" - kihagytad a "Deep Learning"-et.

[ Szerkesztve ]