Да нядаўніх часоў IBM Watson Visual Recognition у асноўным выкарыстоўваўся для распазнання выявы, як адзінага цэлага. Аднак праца з карцінкай, як з адзіным цэлым - далёка не самы правільны падыход. Цяпер, дзякуючы новай функцыі распазнання аб'ектаў, карыстачы IBM Watson атрымалі магчымасць навучаць мадэлі на малюнках з размечанымі аб'ектамі, для іх наступнага распазнання на любых кадрах.
Пакажам як гэта можна зараз зрабіць.
Калі раней з дапамогай IBM Watson Вы маглі адрозніць пашкоджаны аўтамабіль ад непашкоджанага, то зараз Вы можаце не проста распазнаць наяўнасць пашкоджанні, але і ацаніць яго становішча і памер. Падобны падыход адрозніваецца значна большай інфарматыўнасцю, дазваляючы зрабіць прадказанні аб кошце неабходнага рамонту.
Вядома ж спіс варыянтаў ужывання дадзенага функцыяналу значна шырэй, чым простая праверка цэласнасці аўтамабіля. Цяпер Вы зможаце выкарыстоўваць Watson Visual Recognition для:
- Падліку колькасці людзей у чэргах або аўтамабіляў у корку
- Ідэнтыфікацыі тавараў на гандлёвых паліцах
- Распазнанні лагатыпаў на фатаграфіях
- Аналізу здымкаў КТ і МРТ на наяўнасць адхіленняў
- Іншых задач, звязаных з працай з канкрэтнымі аб'ектамі на здымках
Вам не прыйдзецца марнаваць месяцы на падбор і разметку дадзеных наша мадэль ужо навучана на некалькіх мільёнах узораў і забяспечвае досыць высокую якасць прадказанні без якіх-небудзь змен. Пры неабходнасці Вы заўсёды зможаце данавучыць яе для таго, каб нейронавая сетка адказвала спецыфіцы Вашай вобласці дзейнасці.
Пазначайце выявы і вучыце мадэль на сваіх дадзеных хутчэй з Watson Studio
Звычайна навучанне ўласнай мадэлі дакладнаму распазнанні аб'ектаў – найболей цяжкая задача пры стварэнні сістэмы кампутарнага зроку. Watson Studio паскарае гэты працэс і дапамагае скараціць час пры працы з вялікімі аб'ёмамі дадзеных. У звязку з бясплатным дадаткам Аўтаматычная этыкетка вы зможаце хутка размеціць усе выявы, якія знаходзяцца ў датасеце.
Пачатак працы
Пасля актывацыі і стварэння Visual Recognition прыкладання ў воблаку, падключыце яго да Watson Studio і ў раздзеле Custom Models стварыце мадэль у акне Detect Objects.
Загрузіце вашыя неразмечаныя дадзеныя ў Watson Studio (можна выкарыстоўваць JPEG, PNG або ZIP архіў, які змяшчае гэтыя выявы)
Выберыце малюнак, вылучыце аб'ект, які вы хочаце распазнаваць, дайце яму назву і захавайце. Паўтарайце датуль, пакуль не вылучыце ўсе неабходныя аб'екты на дадзеным малюнку.
Як толькі Вы размеціце некалькі малюнкаў, Вы можаце навучыць і пратэставаць вашу мадэль.
Вы таксама можаце дадаць больш малюнкаў для павышэння якасці мадэлі з дапамогай функцыі Auto Label, якая дапаможа Вам размеціць усе вашыя дадзеныя. Для прымянення дадзенай функцыі, абярыце ўсе неабходныя выявы і націсніце на кнопку «Auto Label», каб Watson самастойна размеціў дадзеныя, у адпаведнасць з зададзенымі класамі.
Пасля праверкі дакладнасці вашай мадэлі вы можаце ўбудаваць гатовае рашэнне ў ваш прадукт.
распазнанне аб'ектаў з IBM Watson Visual Recognition бясплатна ўжо сёння!
Таксама хочам запрасіць Вас на бясплатныя навучальныя семінары па и , якія праводзяцца ў лістападзе ў кліенцкім цэнтры нашага маскоўскага офіса.
Дадатковыя матэрыялы:
- з печанькамі для трэніроўкі
Крыніца: habr.com