Bis vor kurzem wurde IBM Watson Visual Recognition hauptsÀchlich zur Erkennung von Bildern als Einheit verwendet. Die Arbeit mit Bildern als Ganzes ist jedoch nicht der beste Ansatz. Dank der neuen Funktion der Objekterkennunghaben IBM Watson-Nutzer jetzt die Möglichkeit, Modelle auf Bildern mit markierten Objekten zu trainieren, um sie spÀter in beliebigen Szenen zu erkennen.
Wir zeigen Ihnen, wie Sie das jetzt machen können.
Wenn Sie zuvor mit IBM Watson zwischen einem beschĂ€digten und einem unbeschĂ€digten Auto unterscheiden konnten, können Sie jetzt nicht nur den Schaden erkennen, sondern auch seine Position und GröĂe bewerten. Dieser Ansatz bietet viel mehr Informationen und ermöglicht es, Vorhersagen ĂŒber die Kosten fĂŒr notwendige Reparaturen zu treffen.
NatĂŒrlich ist die Liste der AnwendungsfĂ€lle fĂŒr diese FunktionalitĂ€t viel breiter als eine einfache ĂberprĂŒfung der IntegritĂ€t eines Fahrzeugs. Jetzt können Sie Watson Visual Recognition fĂŒr
- die ZĂ€hlung der Anzahl von Menschen in Warteschlangen oder Autos im Stau
- die Identifizierung von Produkten auf Regalen
- die Erkennung von Logos auf Fotografien
- die Analyse von CT- und MRT-Aufnahmen auf Anomalien
- andere Aufgaben im Zusammenhang mit der Arbeit mit bestimmten Objekten auf Bildern nutzen.
Sie mĂŒssen keine Monate mit der Auswahl und Markierung von Daten verbringen â unser Modell ist bereits auf mehreren Millionen Beispielen trainiert und bietet eine ausreichend hohe VorhersagequalitĂ€t ohne Ănderungen. Bei Bedarf können Sie es jederzeit weiter trainieren, damit das neuronale Netzwerk auf die spezifischen Anforderungen Ihrer Branche reagiert.
Markieren Sie Bilder und trainieren Sie Modelle schneller mit Watson Studio
Normalerweise ist das Training eines eigenen Modells zur genauen Objekterkennung die schwierigste Aufgabe bei der Erstellung eines Systems fĂŒr maschinelles Sehen. Watson Studio beschleunigt diesen Prozess und hilft, die Bearbeitungszeit bei groĂen Datenmengen zu verkĂŒrzen. In Verbindung mit dem kostenlosen Zusatzmodul Auto Label können Sie alle Bilder in Ihrem Dataset schnell kennzeichnen.
Erste Schritte
Nachdem Sie das Visual Recognition-Anwendung im Cloud aktiviert und erstellt haben, verbinden Sie es mit Watson Studio und erstellen Sie im Abschnitt benutzerdefinierte Modelle ein Modell im Fenster Objekte erkennen.
Laden Sie Ihre unbeschrifteten Daten in Watson Studio hoch (JPEG, PNG oder ZIP-Archive mit diesen Bildern sind erlaubt).
WÀhlen Sie ein Bild aus, markieren Sie das Objekt, das Sie erkennen möchten, geben Sie ihm einen Namen und speichern Sie es. Wiederholen Sie diesen Vorgang, bis Sie alle erforderlichen Objekte auf dem Bild markiert haben.
Sobald Sie mehrere Bilder markiert haben, können Sie Ihr Modell trainieren und testen.
Sie können auch weitere Bilder hinzufĂŒgen, um die QualitĂ€t Ihres Modells mit der Auto Label-Funktion zu verbessern, die Ihnen hilft, alle Ihre Daten zu kennzeichnen. Um diese Funktion zu nutzen, wĂ€hlen Sie alle notwendigen Bilder aus und klicken Sie auf die SchaltflĂ€che âAuto Labelâ, damit Watson die Daten gemÀà den angegebenen Klassen automatisch kennzeichnet.
Nachdem Sie die Genauigkeit Ihres Modells ĂŒberprĂŒft haben, können Sie die fertige Lösung in Ihr Produkt integrieren.
das Erkennen von Objekten mit IBM Watson Visual Recognition heute kostenlos aus!
AuĂerdem möchten wir Sie zu kostenlosen Schulungsseminaren zu und , die im November im Kunden-Center unseres BĂŒros in Moskau stattfinden, einladen.
ZusÀtzliche Materialien:
- mit Keksen zum Trainieren
Quelle: habr.com
