Hangtud bag-o lang, ang IBM Watson Visual Recognition sa panguna gigamit sa pag-ila sa mga imahe sa kinatibuk-an. Bisan pa, ang pagtrabaho sa usa ka hulagway sa kinatibuk-an layo sa labing husto nga paagi. Karon, salamat sa bag-ong bahin pag-ila sa butang, Ang mga tiggamit sa IBM Watson nakahimo sa pagbansay sa mga modelo sa mga hulagway nga adunay label nga mga butang alang sa ilang sunod nga pag-ila sa bisan unsang frame.
Atong ipakita kung giunsa kini mahimo karon.
Kung kaniadto, gamit ang IBM Watson, mahimo nimong mailhan ang usa ka nadaot nga awto gikan sa usa nga wala madaot, karon dili ka lamang makaila sa presensya sa kadaot, apan gibanabana usab ang posisyon ug gidak-on niini. Kini nga pamaagi labi ka labi ka kasayuran, nga gitugotan ang mga panagna nga mahimo bahin sa gasto sa kinahanglan nga pag-ayo.
Siyempre, ang listahan sa mga kapilian alang sa paggamit niini nga pag-andar mao ang mas lapad kay sa pagsusi sa integridad sa sakyanan. Karon mahimo nimong gamiton ang Watson Visual Recognition sa:
- Pag-ihap sa gidaghanon sa mga tawo nga nagpila o mga sakyanan sa mga kahuot sa trapiko
- Pag-ila sa mga butang sa retail shelves
- Pag-ila sa logo sa mga litrato
- Pag-analisar sa mga imahe sa CT ug MRI alang sa mga abnormalidad
- Ang ubang mga buluhaton nga may kalabutan sa pagtrabaho sa piho nga mga butang sa mga litrato
Dili nimo kinahanglan nga mogugol ug mga bulan sa pagpili ug pag-label sa datos - ang among modelo gibansay na sa daghang milyon nga mga sample ug naghatag usa ka medyo taas nga kalidad sa panagna nga walaβy mga pagbag-o. Kung gikinahanglan, mahimo nimo kini kanunay nga bansayon ββpag-usab aron ang neural network makatagbo sa mga detalye sa imong natad sa kalihokan.
Pag-label sa mga imahe ug pagbansay sa usa ka modelo sa imong data nga mas paspas gamit ang Watson Studio
Kasagaran, ang pagbansay sa imong kaugalingon nga modelo aron tukma nga makaila sa mga butang mao ang labing lisud nga buluhaton kung magtukod usa ka sistema sa panan-aw sa kompyuter. Gipadali sa Watson Studio kini nga proseso ug makatabang sa pagpakunhod sa oras kung nagtrabaho uban ang daghang mga datos. Kauban sa usa ka libre nga add-on Auto Label dali nimo mamarkahan ang tanan nga mga imahe sa dataset.
Pagsugod
Human sa pagpaaktibo ug paghimo ug Visual Recognition nga aplikasyon sa panganod, ikonektar kini sa Watson Studio ug sa Custom Models nga seksyon, paghimo ug modelo sa Detect Objects window.
I-upload ang imong hilaw nga datos sa Watson Studio (mahimo nimong gamiton ang JPEG, PNG o ZIP archive nga adunay kini nga mga imahe)
Pagpili og hulagway, pilia ang butang nga gusto nimong mailhan, hatagi kini og ngalan ug i-save. Balika hangtud nga imong mapili ang tanang gikinahanglan nga mga butang niini nga hulagway.
Sa higayon nga aduna kay pipila ka mga hulagway nga gimarkahan, mahimo nimong bansayon ββug sulayan ang imong modelo.
Mahimo ka usab nga magdugang og daghang mga imahe aron mapauswag ang kalidad sa modelo gamit ang bahin sa Auto Label, nga makatabang kanimo nga mabutang ang marka sa tanan nimo nga datos. Aron magamit kini nga function, pilia ang tanan nga kinahanglan nga mga imahe ug i-klik ang "Auto Label" nga buton aron ang Watson independente nga mag-label sa datos uyon sa gitakda nga mga klase.
Human masusi ang katukma sa imong modelo, mahimo nimong i-embed ang andam nga solusyon sa imong produkto.
pag-ila sa butang gamit ang IBM Watson Visual Recognition nga libre karon!
Gusto usab namon nga imbitahon ka sa libre nga mga seminar sa pagbansay sa ΠΈ , nga gihimo sa Nobyembre sa sentro sa kliyente sa among opisina sa Moscow.
Dugang nga mga materyales:
- uban sa mga cookies alang sa pagbansay
Source: www.habr.com