აღმოაჩინეთ ღვინო სადაც უნდა წახვიდეთ

როგორ ამოიცნობს აპი ღვინოს ფოტოს მიხედვით?

ღვინის აპი ბოთლს ეტიკეტის გამოსახულების წაკითხვით ამოიცნობს და არა თავად ღვინის ცნობით. ჩამკეტის დაჭერიდან რეკომენდაციამდე ოთხი ცალკეული ეტაპია და თითოეული მათგანი სხვადასხვა მიზეზით შეიძლება ჩავარდეს.

1. ნაბიჯი 1 — კადრში ბოთლის პოვნა

   პირველ ეტაპზე აპი ფოტოზე ეტიკეტის ფორმის უბნებს პოულობს და ასწორებს. თაროს ფოტო, როგორც წესი, რვიდან ოცამდე სავარაუდო ეტიკეტს შეიცავს; მათი უმეტესობა დახრილია და ნაწილობრივ დაფარულია წინ მდგომი ბოთლით. თუ დეტექტორმა ამ ეტაპზე რამე გამოტოვა, მოგვიანებით მისი აღდგენა შეუძლებელია. ამიტომ ერთი ბოთლის პირდაპირ გადაღებული ფოტო ბევრად საიმედოა, ვიდრე თაროს ფართო კადრი.

2. ნაბიჯი 2 — ტექსტის წაკითხვა

   სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობა თითოეულ უბანს ტექსტად გარდაქმნის. სწორედ აქ ხდება ტიპური შეცდომები: მუქ ფონზე მოთავსებული სერიფიანი მთავრული ასო, მაღაზიის განათებით გადანათებული ოქროსფერი ფოლგა, Burgundy-ის ეტიკეტზე ხელნაწერი შრიფტი და ბოთლის ძირითად ნაწილზე ნაცვლად ყელზე დაბეჭდილი მოსავლის წელი. შედეგი ტექსტური სტრიქონია და მწარმოებლის სახელში ერთი არასწორი სიმბოლოც საკმარისია, რომ მომდევნო ეტაპმა სხვა ღვინო შეარჩიოს.

3. ნაბიჯი 3 — ტექსტის ღვინოსთან შეჯერება

   ამოღებული ტექსტი ღვინოების მონაცემთა ბაზას უდარდება. შესატყვისის საპოვნელად საჭიროა მწარმოებელი, ღვინის სახელი და, სასურველია, მოსავლის წელი; ამ სამი მონაცემიდან მხოლოდ ორის არსებობისას შედეგი კონკრეტული ბოთლის ნაცვლად ღვინოების ჯგუფია. სწორედ ამ ეტაპზე წყდება, მიიღებთ პასუხად "Château Something 2019"-ს თუ "Bordeaux-ის წითელ ღვინოს".

4. ნაბიჯი 4 — სახელის რეკომენდაციად გარდაქმნა

   ბოთლის დასახელება და მისი რეკომენდაცია სხვადასხვა ამოცანაა და მხოლოდ პირველი მათგანია კომპიუტერული ხედვის ამოცანა. რეკომენდაცია ამოცნობილ ბოთლებს იმის მიხედვით ალაგებს, თუ რა თქვით თქვენს გემოვნებაზე — სტილზე, სიტკბოზე, ბიუჯეტსა და შემთხვევაზე — ამიტომ პასუხის ხარისხი გაცილებით მეტადაა დამოკიდებული იმაზე, რამდენად გულწრფელად მიუთითეთ ეს პრეფერენციები, ვიდრე კამერის ხარისხზე. აპი, რომელიც არაფერს გეკითხებათ თქვენი გემოვნების შესახებ და მაინც გაძლევთ რეკომენდაციას, ღვინოებს პოპულარობის მიხედვით ალაგებს და ამას პერსონალიზაციას უწოდებს.

როდის ვერ ამოიცნობს სისტემა ღვინოს საიმედოდ

სისტემა ვერ მუშაობს დაზიანებულ, სველ ან აქერცლილ ეტიკეტებზე, რადგან წასაკითხი ტექსტი აღარ ჩანს. ის ვერ ამოიცნობს ძალიან მცირე მწარმოებლებსაც, რომელთა ღვინოები არცერთ მონაცემთა ბაზაში არ არის. ასევე ვერ ამოიცნობს ღვინოებს, რომელთა ეტიკეტზე მხოლოდ რეგიონია მითითებული და მწარმოებლის სახელი არ წერია — ეს ხშირია იტალიასა და ესპანეთში. სისტემა ცუდად მუშაობს სუსტ განათებაშიც, რადგან OCR-ს გარჩევადობაზე მეტად კონტრასტი სჭირდება.

ზოგჯერ სისტემა შეუმჩნევლადაც ცდება, რაც ყველაზე სახიფათო შემთხვევაა: ის დამაჯერებლად ასახელებს სწორ ღვინოს, მაგრამ არასწორ მოსავლის წელს. მოსავლის წელი ყველაზე ხშირად არასწორად ამოკითხული მონაცემია, რადგან უმეტეს ეტიკეტზე ის ყველაზე მცირე შრიფტით წერია და ხშირად ცალკე ზოლზეა დატანილი.

არსებობს უფრო ფარული შეცდომაც, რომლის შესახებაც თითქმის არავინ გაფრთხილებთ: ამოცნობა შეიძლება ზუსტი იყოს, მაგრამ რეკომენდაცია მაინც მცდარი აღმოჩნდეს, რადგან თქვენს ხელში არსებული მოსავლის წლის ბოთლი საცნობარო მონაცემებში არ არის. თუ მონაცემთა ბაზა კონკრეტული ღვინის შესახებ მხოლოდ 2019 წლის მონაცემებს ფლობს, მის 2022 წლის მოსავალს ძველი ღვინის თვისებებით აღწერს, ხოლო ინტერფეისი არაფრით მიგანიშნებთ, რომ ასეთი ჩანაცვლება მოხდა.

პრაქტიკული წესი ასეთია: ამოცნობის ფუნქცია გამოიყენეთ იმის გასაგებად, თუ რა ღვინოა ბოთლში, როცა ის აქამდე არასდროს გინახავთ, ხოლო სანამ პასუხზე რაიმე ძვირადღირებულ გადაწყვეტილებას დააფუძნებთ, თავადაც შეამოწმეთ ეტიკეტი. აუქციონზე შეთავაზებული ფასის ან სადაზღვევო შეფასებისას არცერთი გამოსახულების მოდელი არ უნდა იყოს საბოლოო განმსაზღვრელი.