Indtil for nylig blev IBM Watson Visual Recognition hovedsageligt brugt til billedgenkendelse som en helhed. Men at arbejde med et billede som en enhed er langt fra den mest korrekte tilgang. Nu, takket være den nye funktion objekgenkendelse, har brugerne af IBM Watson fået mulighed for at træne modeller på billeder med mærkede objekter til efterfølgende genkendelse på enhver ramme.
Lad os vise, hvordan dette nu kan gøres.
Hvis du tidligere med IBM Watson kunne skelne mellem en beskadiget og en ubeskadiget bil, kan du nu ikke blot identificere tilstedeværelsen af skader, men også vurdere deres placering og størrelse. Denne tilgang er langt mere informativ og muliggør forudsigelser om omkostningerne ved den nødvendige reparation.
Selvfølgelig er listen over anvendelsesmuligheder for denne funktion meget bredere end blot at kontrollere en bils integritet. Nu kan du bruge Watson Visual Recognition til:
- At tælle antallet af mennesker i køer eller biler i trafik
- At identificere varer på hylderne i butikkerne
- At genkende logoer på fotografier
- At analysere CT- og MR-billeder for afvigelser
- Andre opgaver relateret til arbejdet med specifikke objekter på billederne
Du behøver ikke bruge måneder på at udvælge og mærke data – vores model er allerede trænet på flere millioner prøver og sikrer en tilstrækkelig høj kvalitet af forudsigelser uden ændringer. Om nødvendigt kan du altid finjustere den, så neurale netværk er tilpasset din specifikke branche.
Mærk billeder og træn modellen på dine data hurtigere med Watson Studio
Normalt er det at træne din egen model til præcis genkendelse af objekter den mest udfordrende opgave ved oprettelsen af et computersynssystem. Watson Studio fremskynder denne proces og hjælper med at reducere tiden ved arbejde med store datamængder. I forbindelse med det gratis tillæg Auto Label kan du hurtigt mærke alle billeder i datasættet.
Getting Started
Efter aktivering og oprettelse af Visual Recognition-applikationen i skyen, skal du forbinde den til Watson Studio og oprette en model i vinduet Detect Objects under sektionen Custom Models.
Upload your unlabeled data to Watson Studio (you can use JPEG, PNG, or a ZIP archive containing these images)
Select an image, highlight the object you want to recognize, give it a name, and save it. Repeat until you highlight all necessary objects in this image.
Once you label several images, you can train and test your model.
You can also add more images to improve the quality of the model using the Auto Label feature, which will help you label all your data. To use this feature, select all necessary images and click the 'Auto Label' button for Watson to automatically label the data according to the specified categories.
After checking the accuracy of your model, you can integrate the finished solution into your product.
object recognition with IBM Watson Visual Recognition for free today!
We also want to invite you to free training seminars on og , held in November at the client center of our Moscow office.
Additional materials:
- with cookies for training
Kilde: habr.com
