حتى وقت قريب، تم استخدام IBM Watson Visual Recognition بشكل أساسي للتعرف على الصور ككل. ومع ذلك، فإن العمل مع الصورة ككل بعيد عن النهج الصحيح. الآن، بفضل الميزة الجديدة التعرف على الأشياء، تمكن مستخدمو IBM Watson من تدريب النماذج على الصور ذات الكائنات المميزة للتعرف عليها لاحقًا في أي إطار.
دعونا نظهر كيف يمكن القيام بذلك الآن.
إذا كان بإمكانك في السابق، باستخدام IBM Watson، التمييز بين السيارة التالفة والسيارة السليمة، فلا يمكنك الآن التعرف على وجود الضرر فحسب، بل يمكنك أيضًا تقدير موضعه وحجمه. يعد هذا النهج أكثر إفادة بكثير، مما يسمح بالتنبؤات حول تكلفة الإصلاحات الضرورية.
بالطبع، قائمة خيارات استخدام هذه الوظيفة أوسع بكثير من مجرد التحقق من سلامة السيارة. يمكنك الآن استخدام Watson Visual Recognition من أجل:
- حساب عدد الأشخاص في الطوابير أو السيارات في الاختناقات المرورية
- تحديد البضائع على رفوف البيع بالتجزئة
- التعرف على الشعار في الصور
- تحليل الصور المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي للتشوهات
- المهام الأخرى المتعلقة بالعمل مع أشياء محددة في الصور الفوتوغرافية
لا يتعين عليك قضاء أشهر في اختيار البيانات وتصنيفها - فقد تم تدريب نموذجنا بالفعل على عدة ملايين من العينات ويوفر جودة عالية إلى حد ما للتنبؤ دون أي تغييرات. إذا لزم الأمر، يمكنك دائمًا إعادة تدريبها بحيث تلبي الشبكة العصبية تفاصيل مجال نشاطك.
قم بتسمية الصور وتدريب نموذج على بياناتك بشكل أسرع باستخدام Watson Studio
عادة، يعد تدريب النموذج الخاص بك للتعرف بدقة على الكائنات هو المهمة الأكثر صعوبة عند بناء نظام رؤية الكمبيوتر. يقوم Watson Studio بتسريع هذه العملية ويساعد على تقليل الوقت عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. بالتزامن مع الوظيفة الإضافية المجانية تسمية السيارات يمكنك ترميز جميع الصور الموجودة في مجموعة البيانات بسرعة.
الشروع في العمل
بعد تنشيط وإنشاء تطبيق التعرف المرئي في السحابة، قم بتوصيله إلى Watson Studio وفي قسم النماذج المخصصة، قم بإنشاء نموذج في نافذة اكتشاف الكائنات.
قم بتحميل بياناتك الأولية إلى Watson Studio (يمكنك استخدام أرشيف JPEG أو PNG أو ZIP الذي يحتوي على هذه الصور)
حدد صورة، وحدد الكائن الذي تريد التعرف عليه، ثم قم بتسميته ثم احفظه. كرر ذلك حتى تقوم بتحديد كافة الكائنات الضرورية في هذه الصورة.
بمجرد تصنيف بعض الصور، يمكنك تدريب نموذجك واختباره.
يمكنك أيضًا إضافة المزيد من الصور لتحسين جودة النموذج باستخدام ميزة التصنيف التلقائي، والتي تساعدك على تصنيف جميع بياناتك. لاستخدام هذه الوظيفة، حدد جميع الصور الضرورية وانقر فوق الزر "Auto Label" بحيث يقوم Watson بتسمية البيانات بشكل مستقل وفقًا للفئات المحددة.
بعد التحقق من دقة النموذج الخاص بك، يمكنك تضمين حل جاهز في منتجك.
التعرف على الكائنات باستخدام IBM Watson Visual Recognition مجانًا اليوم!
كما نود أن ندعوكم لحضور ندوات تدريبية مجانية حول и ، الذي عقد في نوفمبر في مركز العملاء بمكتبنا في موسكو.
مواد إضافية:
- مع ملفات تعريف الارتباط للتدريب
المصدر: www.habr.com