Hasta hace poco, IBM Watson Visual Recognition se utilizaba principalmente para reconocer imágenes en su conjunto. Sin embargo, trabajar con una imagen como un todo está lejos de ser el enfoque más correcto. Ahora, gracias a la nueva función. reconocimiento de objetos, los usuarios de IBM Watson pudieron entrenar modelos sobre imágenes con objetos etiquetados para su posterior reconocimiento en cualquier fotograma.
Demostremos cómo se puede hacer esto ahora.
Si antes, con IBM Watson, se podía distinguir un coche averiado de uno que no estaba dañado, ahora no sólo se puede reconocer la presencia de daños, sino también estimar su posición y tamaño. Este enfoque es mucho más informativo y permite hacer predicciones sobre el coste de las reparaciones necesarias.
Por supuesto, la lista de opciones para utilizar esta funcionalidad es mucho más amplia que simplemente comprobar la integridad del coche. Ahora puede utilizar Watson Visual Recognition para:
- Contar el número de personas en colas o de coches en atascos
- Identificación de productos en los lineales del comercio minorista.
- Reconocimiento de logotipo en fotografías.
- Análisis de imágenes de CT y MRI para detectar anomalías.
- Otras tareas relacionadas con el trabajo con objetos específicos en fotografías.
No es necesario pasar meses seleccionando y etiquetando datos: nuestro modelo ya está entrenado en varios millones de muestras y proporciona una calidad de predicción bastante alta sin ningún cambio. Si es necesario, siempre puedes volver a entrenarla para que la red neuronal cumpla con las características específicas de tu campo de actividad.
Etiqueta imágenes y entrena un modelo con tus datos más rápido con Watson Studio
Normalmente, entrenar su propio modelo para reconocer objetos con precisión es la tarea más difícil al construir un sistema de visión por computadora. Watson Studio acelera este proceso y ayuda a reducir el tiempo cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Junto con un complemento gratuito Etiquetado automático puede marcar rápidamente todas las imágenes en el conjunto de datos.
Primeros pasos
Después de activar y crear una aplicación de Reconocimiento Visual en la nube, conéctela a Watson Studio y en la sección Modelos personalizados, cree un modelo en la ventana Detectar objetos.
Cargue sus datos sin procesar en Watson Studio (puede usar un archivo JPEG, PNG o ZIP que contenga estas imágenes)
Selecciona una imagen, selecciona el objeto que deseas reconocer, dale un nombre y guarda. Repita hasta que haya seleccionado todos los objetos necesarios en esta imagen.
Una vez que tenga algunas imágenes etiquetadas, puede entrenar y probar su modelo.
También puedes agregar más imágenes para mejorar la calidad del modelo usando la función Etiqueta automática, que te ayuda a etiquetar todos tus datos. Para utilizar esta función, seleccione todas las imágenes necesarias y haga clic en el botón "Etiqueta automática" para que Watson etiquete los datos de forma independiente de acuerdo con las clases especificadas.
Después de comprobar la precisión de su modelo, puede incorporar una solución ya preparada en su producto.
¡Reconocimiento de objetos con IBM Watson Visual Recognition gratis hoy!
También nos gustaría invitarle a seminarios de formación gratuitos sobre и , celebrada en noviembre en el centro de clientes de nuestra oficina de Moscú.
Materiales adicionales:
- con galletas para entrenar
Fuente: habr.com