Hasta hace poco, IBM Watson Visual Recognition se utilizaba principalmente para el reconocimiento de imágenes como un todo. Sin embargo, tratar una imagen como un único conjunto no es el enfoque más correcto. Ahora, gracias a una nueva función de reconocimiento de objetos, los usuarios de IBM Watson tienen la posibilidad de entrenar modelos con imágenes que contienen objetos etiquetados, para su posterior reconocimiento en cualquier fotograma.
Mostraremos cómo se puede hacer esto ahora.
Antes, con IBM Watson podías diferenciar un coche dañado de uno sin daños, pero ahora puedes no solo reconocer la presencia de un daño, sino también evaluar su ubicación y tamaño. Este enfoque ofrece mucha más información, permitiendo hacer predicciones sobre el costo de las reparaciones necesarias.
Por supuesto, la lista de aplicaciones de esta funcionalidad es mucho más amplia que una simple verificación de la integridad de un automóvil. Ahora podrás usar Watson Visual Recognition para:
- Contar el número de personas en filas o automóviles en un tráfico
- Identificar productos en estantes de comercio
- Reconocer logotipos en fotografías
- Analizar imágenes de TC y RM para detectar anomalías
- Otras tareas relacionadas con el trabajo con objetos específicos en imágenes
No tendrás que gastar meses en la selección y etiquetado de datos; nuestro modelo ya está entrenado con millones de muestras y ofrece una calidad de predicción bastante alta sin necesidad de ajustes. Si es necesario, siempre podrás volver a entrenarlo para que la red neuronal se ajuste a las especificidades de tu campo de trabajo.
Etiqueta imágenes y entrena el modelo con tus datos más rápidamente con Watson Studio
Generalmente, el entrenamiento de un modelo propio para el reconocimiento preciso de objetos es la tarea más difícil al crear un sistema de visión por computador. Watson Studio acelera este proceso y ayuda a reducir el tiempo al trabajar con grandes volúmenes de datos. En conjunto con el complemento gratuito Auto Label , podrás etiquetar rápidamente todas las imágenes en el conjunto de datos.
Inicio
Después de activar y crear la aplicación Visual Recognition en la nube, conéctala a Watson Studio y en la sección Modelos Personalizados crea un modelo en la ventana Detectar Objetos.
Cargue sus datos sin etiquetar en Watson Studio (puede usar JPEG, PNG o un archivo ZIP que contenga estas imágenes)
Seleccione una imagen, destaque el objeto que desea reconocer, asígnele un nombre y guárdelo. Repita hasta que haya destacado todos los objetos necesarios en la imagen.
Una vez que haya etiquetado varias imágenes, puede entrenar y probar su modelo.
También puede agregar más imágenes para mejorar la calidad del modelo utilizando la función Auto Label, que le ayudará a etiquetar todos sus datos. Para aplicar esta función, seleccione todas las imágenes necesarias y haga clic en el botón 'Auto Label' para que Watson etiquete los datos automáticamente, de acuerdo con las clases establecidas.
Después de verificar la precisión de su modelo, puede integrar la solución finalizada en su producto.
el reconocimiento de objetos con IBM Watson Visual Recognition gratis hoy mismo!
También queremos invitarlo a seminarios de capacitación gratuitos sobre y , que se llevarán a cabo en noviembre en el centro de clientes de nuestra oficina en Moscú.
Material adicional:
- con galletas para entrenamiento
Fuente: habr.com
