Oant koartlyn waard IBM Watson Visual Recognition primêr brûkt om ôfbyldings as gehiel te erkennen. It wurkjen mei in byld as ien gehiel is lykwols fier fan de meast korrekte oanpak. No, mei tank oan de nije funksje objekt erkenning, IBM Watson-brûkers koene modellen trainje op ôfbyldings mei markearre objekten foar har folgjende erkenning yn elk frame.
Lit ús sjen litte hoe't dit kin no.
As earder, mei help fan IBM Watson, kinne jo ûnderskiede in skansearre auto fan in ûnbeskadige, no kinne jo net allinne werkenne de oanwêzigens fan skea, mar ek skatte syn posysje en grutte. Dizze oanpak is folle mear ynformatyf, wêrtroch foarsizzingen kinne wurde makke oer de kosten fan needsaaklike reparaasjes.
Fansels is de list mei opsjes foar it brûken fan dizze funksjonaliteit folle breder dan gewoan kontrolearjen fan 'e yntegriteit fan' e auto. No kinne jo Watson Visual Recognition brûke om:
- It tellen fan it oantal minsken yn de wachtrige of auto's yn files
- Identifikaasje fan guod op retail planken
- Logoherkenning yn foto's
- Analyse fan CT- en MRI-ôfbyldings foar abnormaliteiten
- Oare taken yn ferbân mei wurkjen mei spesifike objekten yn foto's
Jo hoege gjin moannen te besteegjen oan it selektearjen en labeljen fan gegevens - ús model is al trained op ferskate miljoen samples en leveret in frij hege kwaliteit fan foarsizzing sûnder feroaringen. As it nedich is, kinne jo it altyd opnij traine, sadat it neurale netwurk foldocht oan 'e spesifikaasjes fan jo aktiviteitsfjild.
Label ôfbyldings en train in model op jo gegevens rapper mei Watson Studio
Typysk is it oplieden fan jo eigen model om objekten sekuer te herkennen de lestichste taak by it bouwen fan in kompjûterfisysysteem. Watson Studio fersnelt dit proses en helpt tiid te ferminderjen by it wurkjen mei grutte voluminten gegevens. Yn kombinaasje mei in fergese add-on Auto Label jo kinne alle ôfbyldings yn 'e dataset fluch markearje.
Om te begjinnen
Nei it aktivearjen en oanmeitsjen fan in Visual Recognition-applikaasje yn 'e wolk, ferbine it mei Watson Studio en yn' e seksje Custom Models, meitsje in model yn it Detect Objects-finster.
Upload jo rauwe gegevens yn Watson Studio (jo kinne in JPEG-, PNG- of ZIP-argyf brûke mei dizze ôfbyldings)
Selektearje in ôfbylding, selektearje it objekt dat jo wolle werkenne, jou it in namme en bewarje. Werhelje oant jo alle nedige objekten yn dizze ôfbylding selektearre hawwe.
As jo ienris in pear ôfbyldings hawwe markearre, kinne jo jo model traine en testen.
Jo kinne ek mear ôfbyldings tafoegje om de kwaliteit fan it model te ferbetterjen mei de Auto Label-funksje, dy't jo helpt om al jo gegevens te markearjen. Om dizze funksje te brûken, selektearje alle nedige ôfbyldings en klikje op de knop "Auto Label" sadat Watson de gegevens selsstannich markearret yn oerienstimming mei de opjûne klassen.
Nei it kontrolearjen fan de krektens fan jo model, kinne jo in klearmakke oplossing yn jo produkt ynbêde.
objektherkenning mei IBM Watson Visual Recognition hjoed fergees!
Wy wolle jo ek útnoegje foar fergese trainingsseminars oer и , hâlden yn novimber by it kliïntsintrum fan ús Moskou-kantoar.
Oanfoljende materialen:
- mei koekjes foar training
Boarne: www.habr.com