Մինչև վերջերս IBM Watson Visual Recognition-ը հիմնականում օգտագործվում էր պատկերներն ամբողջությամբ ճանաչելու համար: Այնուամենայնիվ, նկարի հետ աշխատելը որպես մեկ ամբողջություն հեռու է ամենաճիշտ մոտեցումից: Այժմ, շնորհիվ նոր գործառույթի օբյեկտի ճանաչումIBM Watson-ի օգտատերերը կարողացան մոդելներին վարժեցնել պիտակավորված օբյեկտներով պատկերների վրա՝ դրանք հետագա ճանաչման համար ցանկացած կադրում:
Եկեք ցույց տանք, թե ինչպես կարելի է դա անել հիմա:
Եթե նախկինում, օգտագործելով IBM Watson, դուք կարող էիք տարբերել վնասված մեքենան չվնասվածից, ապա այժմ կարող եք ոչ միայն ճանաչել վնասի առկայությունը, այլև գնահատել դրա դիրքն ու չափը: Այս մոտեցումը շատ ավելի տեղեկատվական է, ինչը թույլ է տալիս կանխատեսումներ անել անհրաժեշտ վերանորոգման արժեքի վերաբերյալ:
Իհարկե, այս ֆունկցիոնալության օգտագործման տարբերակների ցանկը շատ ավելի լայն է, քան պարզապես մեքենայի ամբողջականությունը ստուգելը: Այժմ դուք կարող եք օգտագործել Watson Visual Recognition-ը հետևյալի համար.
- Հերթերի կամ խցանումների մեջ հայտնված մեքենաների թվի հաշվում
- Մանրածախ առևտրի դարակներում ապրանքների նույնականացում
- Լոգոյի ճանաչում լուսանկարներում
- CT և MRI պատկերների վերլուծություն անոմալիաների համար
- Լուսանկարներում կոնկրետ առարկաների հետ աշխատելու հետ կապված այլ առաջադրանքներ
Պետք չէ ամիսներ ծախսել տվյալների ընտրության և պիտակավորման վրա. մեր մոդելն արդեն պատրաստված է մի քանի միլիոն նմուշների վրա և ապահովում է կանխատեսման բավականին բարձր որակ՝ առանց որևէ փոփոխության: Անհրաժեշտության դեպքում դուք միշտ կարող եք վերապատրաստել այն, որպեսզի նեյրոնային ցանցը համապատասխանի ձեր գործունեության ոլորտի առանձնահատկություններին:
Նշեք պատկերները և ավելի արագ վարժեցրեք մոդելը ձեր տվյալների վրա Watson Studio-ի միջոցով
Սովորաբար, օբյեկտները ճշգրիտ ճանաչելու համար ձեր սեփական մոդելին սովորեցնելը ամենադժվար խնդիրն է համակարգչային տեսողության համակարգ կառուցելիս: Watson Studio-ն արագացնում է այս գործընթացը և օգնում է նվազեցնել ժամանակը մեծ ծավալի տվյալների հետ աշխատելիս: Անվճար հավելման հետ համատեղ Ավտոմատ պիտակ Դուք կարող եք արագ նշել տվյալների հավաքածուի բոլոր պատկերները:
Ինչից սկսել
Visual Recognition հավելվածը ամպում ակտիվացնելուց և ստեղծելուց հետո միացրեք այն Watson Studio-ին և Custom Models բաժնում ստեղծեք մոդել Detect Objects պատուհանում։
Վերբեռնեք ձեր չմշակված տվյալները Watson Studio-ում (կարող եք օգտագործել այս պատկերները պարունակող JPEG, PNG կամ ZIP արխիվ)
Ընտրեք պատկեր, ընտրեք այն օբյեկտը, որը ցանկանում եք ճանաչել, անուն տվեք և պահեք: Կրկնեք այնքան ժամանակ, քանի դեռ չեք ընտրել այս պատկերի բոլոր անհրաժեշտ օբյեկտները:
Երբ դուք ունեք մի քանի պատկեր պիտակավորված, կարող եք մարզել և փորձարկել ձեր մոդելը:
Դուք կարող եք նաև ավելի շատ պատկերներ ավելացնել՝ մոդելի որակը բարելավելու համար՝ օգտագործելով Auto Label ֆունկցիան, որն օգնում է ձեզ պիտակավորել ձեր բոլոր տվյալները: Այս ֆունկցիան օգտագործելու համար ընտրեք բոլոր անհրաժեշտ պատկերները և սեղմեք «Auto Label» կոճակը, որպեսզի Watson-ը ինքնուրույն պիտակավորի տվյալները՝ ըստ նշված դասերի:
Ձեր մոդելի ճշգրտությունը ստուգելուց հետո դուք կարող եք պատրաստի լուծում տեղադրել ձեր արտադրանքի մեջ:
օբյեկտների ճանաչում IBM Watson Visual Recognition-ի միջոցով այսօր անվճար:
Ցանկանում ենք նաև հրավիրել ձեզ անվճար վերապատրաստման սեմինարների и նոյեմբերին մեր Մոսկվայի գրասենյակի հաճախորդների կենտրոնում:
Լրացուցիչ նյութեր.
- բլիթներով՝ մարզումների համար
Source: www.habr.com