WhatDog

WhatDog vous indique l'espèce du chien en temps réel et son degré de confiance en utilisant les technologies avancées d'apprentissage automatique et de reconnaissance d'images.
Tout se passe en temps réel sur l'appareil, rien n'est jamais envoyé à un serveur.
Alors rassurez-vous, vos données sont en sécurité avec vous.

Si vous avez une race pure qui n'est pas détectée, envoyez-moi quelques photos et j'entraînerai l'application à détecter votre race, à condition qu'il s'agisse d'une race pure.

L'application nécessite des autorisations de caméra et des autorisations d'accès aux fichiers pour fonctionner, donc sans celles-ci, elle ne fonctionnerait pas correctement.



Espèces prises en charge :
affenpinscher
lévrier afghan
chien de chasse africain
airedale
terrier américain du staffordshire
appenzellois
terrier australien
basenji
basset
beagle
terrier de bedlington
chien de montagne bernois
coonhound noir et feu
épagneul de blenheim
limier
bluetick
border collie
terrier de frontière
barzoï
taureau de boston
bouvier des flandres
boxeur
griffon brabançon
briard
épagneul breton
dogue taureau
cairn
cardigan
retriever de la baie de chesapeake
chihuahua
bouffe
bûcheron
Cocker
colley
retriever à poil bouclé
dandie dinmont
dhole
dingo
doberman
fox-hound anglais
setter anglais
Springer anglais
entlebucher
chien esquimau
retriever à poil plat
Bulldog français
Berger allemand
pointeur allemand à poil court
schnauzer géant
Golden retriever
poseur de gordon
grand danois
grandes pyrénées
grand chien de montagne suisse
groenendael
chien d'ibizan
setter irlandais
terrier irlandais
épagneul d'eau irlandais
lévrier irlandais
lévrier italien
épagneul japonais
keeshond
kelpie
terrier bleu kerry
komondor
kuvasz
labrador retriever
terrier des lacs
leonberg
lhassa
malamute
malinois
chien maltais
mexicain sans poils
pinscher nain
caniche miniature
schnauzer nain
terre-neuve
terrier norvégien
Elkhound norvégien
terrier de norwich
vieux chien de berger anglais
lévrier
papillon
pékinois
pembroke
poméranien
carlin
redbone
ridgeback rhodésien
rottweiler
Saint-Bernard
sloughi
samoyède
schipperke
terrier écossais
lévrier écossais
Terrier de Sealyham
chien de berger shetland
shih tzu
Husky sibérien
terrier soyeux
terrier de blé à poil doux
bull-terrier du staffordshire
caniche standard
schnauzer ordinaire
épagneul sussex
dogue tibétain
terrier tibétain
caniche toy
terrier de jouet
vizsla
chien de marche
braque de Weimar
épagneul springer gallois
terrier blanc des montagnes de l'ouest
whippet
fox-terrier à poil dur
Yorkshire Terrier


PSA : Seuls les chiens de race pure fonctionneront correctement.

Actuellement, 120 espèces sont prises en charge, la taille de l'application est donc assez grande et est basée sur l'exemple Tensorflow disponible sur Github.

Crédits:
Icônes réalisées par Freepik
de http://www.flaticon.com
sous licence Creative Commons BY 3.0

Référence du jeu de données
Primaire:
Aditya Khosla, Nityananda Jayadevaprakash, Bangpeng Yao et Li Fei-Fei. Nouvel ensemble de données pour la catégorisation d'images à grain fin. Premier atelier sur la catégorisation visuelle à grain fin (FGVC), Conférence IEEE sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR), 2011.

Secondaire:
J. Deng, W. Dong, R. Socher, L.-J. Li, K. Li et L. Fei-Fei, ImageNet : une base de données d'images hiérarchiques à grande échelle. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2009.