Fino a poco tempo fa, IBM Watson Visual Recognition veniva utilizzato principalmente per riconoscere le immagini nel loro insieme. Tuttavia, lavorare con un'immagine nel suo insieme non è l'approccio più corretto. Ora, grazie alla nuova funzionalità riconoscimento degli oggetti, gli utenti IBM Watson sono stati in grado di addestrare modelli su immagini con oggetti etichettati per il loro successivo riconoscimento in qualsiasi fotogramma.
Mostriamo come è possibile farlo ora.
Se prima, utilizzando IBM Watson, potevi distinguere un'auto danneggiata da una non danneggiata, ora puoi non solo riconoscere la presenza del danno, ma anche stimarne la posizione e le dimensioni. Questo approccio è molto più informativo e consente di fare previsioni sul costo delle riparazioni necessarie.
Naturalmente, l'elenco delle opzioni per l'utilizzo di questa funzionalità è molto più ampio del semplice controllo dell'integrità dell'auto. Ora puoi utilizzare Watson Visual Recognition per:
- Contare il numero delle persone in coda o delle auto negli ingorghi
- Identificazione delle merci sugli scaffali dei negozi
- Riconoscimento del logo nelle foto
- Analisi delle immagini TC e MRI per anomalie
- Altri compiti relativi al lavoro con oggetti specifici nelle fotografie
Non è necessario passare mesi a selezionare ed etichettare i dati: il nostro modello è già addestrato su diversi milioni di campioni e fornisce una qualità di previsione abbastanza elevata senza alcuna modifica. Se necessario, puoi sempre riqualificarlo in modo che la rete neurale soddisfi le specificità del tuo campo di attività.
Etichetta le immagini e addestra un modello sui tuoi dati più velocemente con Watson Studio
In genere, addestrare il proprio modello a riconoscere accuratamente gli oggetti è il compito più difficile quando si costruisce un sistema di visione artificiale. Watson Studio accelera questo processo e aiuta a ridurre i tempi quando si lavora con grandi volumi di dati. In combinazione con un componente aggiuntivo gratuito Etichetta automatica puoi contrassegnare rapidamente tutte le immagini nel set di dati.
Guida introduttiva
Dopo aver attivato e creato un'applicazione di riconoscimento visivo nel cloud, collegala a Watson Studio e nella sezione Modelli personalizzati, crea un modello nella finestra Rileva oggetti.
Carica i tuoi dati grezzi in Watson Studio (puoi utilizzare un archivio JPEG, PNG o ZIP contenente queste immagini)
Seleziona un'immagine, seleziona l'oggetto che vuoi riconoscere, dagli un nome e salva. Ripeti finché non hai selezionato tutti gli oggetti necessari in questa immagine.
Dopo aver etichettato alcune immagini, puoi addestrare e testare il tuo modello.
Puoi anche aggiungere più immagini per migliorare la qualità del modello utilizzando la funzione Etichetta automatica, che ti aiuta a etichettare tutti i tuoi dati. Per utilizzare questa funzione, selezionare tutte le immagini necessarie e fare clic sul pulsante "Etichetta automatica" in modo che Watson etichetti i dati in modo indipendente in base alle classi specificate.
Dopo aver verificato l'accuratezza del tuo modello, puoi incorporare una soluzione già pronta nel tuo prodotto.
riconoscimento degli oggetti con IBM Watson Visual Recognition gratuitamente oggi!
Desideriamo inoltre invitarvi a seminari di formazione gratuiti su и , tenutosi a novembre presso il centro clienti del nostro ufficio di Mosca.
Materiali aggiuntivi:
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Fonte: habr.com