Egészen a közelmúltig az IBM Watson Visual Recognition rendszert elsősorban a képek egészének felismerésére használták. A kép egyetlen egészével való munka azonban messze nem a leghelyesebb megközelítés. Most az új funkciónak köszönhetően tárgy felismerés, az IBM Watson felhasználók képesek voltak modelleket betanítani címkézett objektumokkal ellátott képekre, hogy később bármilyen keretben felismerjék azokat.
Mutassuk meg, hogyan lehet ezt most megtenni.
Ha korábban az IBM Watson használatával meg lehetett különböztetni a sérült autót a sértetlentől, most már nem csak a sérülés jelenlétét ismerheti fel, hanem megbecsülheti a helyzetét és méretét is. Ez a megközelítés sokkal informatívabb, lehetővé téve előrejelzések készítését a szükséges javítások költségeiről.
Természetesen ennek a funkciónak a használatára vonatkozó lehetőségek listája sokkal szélesebb, mint az autó integritásának egyszerű ellenőrzése. Mostantól a Watson Visual Recognition segítségével:
- A sorban álló emberek vagy a forgalmi dugókban lévő autók számának számolása
- Az áruk azonosítása a kiskereskedelmi polcokon
- Logo felismerés a fényképeken
- A CT- és MRI-képek elemzése rendellenességekre
- A fényképeken szereplő konkrét tárgyakkal való munkához kapcsolódó egyéb feladatok
Nem kell hónapokat töltenie az adatok kiválasztásával és címkézésével – modellünk már több millió mintára van kiképezve, és meglehetősen jó minőségű előrejelzést biztosít változtatás nélkül. Ha szükséges, bármikor át lehet képezni, hogy a neurális hálózat megfeleljen a tevékenységi körének sajátosságainak.
A Watson Studio segítségével gyorsabban címkézze fel a képeket, és tanítson modellt az adatokra
Jellemzően a saját modell betanítása a tárgyak pontos felismerésére a legnehezebb feladat a számítógépes látórendszer felépítése során. A Watson Studio felgyorsítja ezt a folyamatot, és segít csökkenteni az időt, amikor nagy mennyiségű adattal dolgozik. Egy ingyenes kiegészítővel együtt Auto Label gyorsan megjelölheti az adathalmaz összes képét.
Az első lépések
Miután aktiválta és létrehozta a Visual Recognition alkalmazást a felhőben, csatlakoztassa a Watson Studióhoz, és az Egyéni modellek részben hozzon létre egy modellt az Objektumok észlelése ablakban.
Töltse fel nyers adatait a Watson Studióba (ezeket a képeket JPEG, PNG vagy ZIP archívumban használhatja)
Válasszon ki egy képet, válassza ki a felismerni kívánt objektumot, adjon neki nevet, és mentse el. Ismételje addig, amíg ki nem jelölte az összes szükséges objektumot ezen a képen.
Miután felcímkézett néhány képet, betaníthatja és tesztelheti modelljét.
A modell minőségének javítása érdekében további képeket is hozzáadhat az Auto Label funkcióval, amely segít az összes adat felcímkézésében. A funkció használatához válassza ki az összes szükséges képet, és kattintson az „Auto Label” gombra, hogy a Watson önállóan címkézze fel az adatokat a megadott osztályoknak megfelelően.
Modellje pontosságának ellenőrzése után kész megoldást ágyazhat be termékébe.
objektumfelismerés az IBM Watson Visual Recognition segítségével még ma ingyen!
Szeretnénk meghívni Önt ingyenes képzési szemináriumokra is и , amelyet novemberben tartottunk moszkvai irodánk ügyfélközpontjában.
További anyagok:
- sütikkel edzéshez
Forrás: will.com