Fino a poco tempo fa, IBM Watson Visual Recognition veniva utilizzato principalmente per il riconoscimento dell'immagine come un tutto unico. Tuttavia, trattare un'immagine come un'unità unica non è affatto l'approccio più corretto. Ora, grazie alla nuova funzione di riconoscimento degli oggetti, gli utenti di IBM Watson hanno la possibilità di addestrare modelli su immagini con oggetti etichettati, per il loro successivo riconoscimento in qualsiasi fotogramma.
Mostriamo come è possibile farlo ora.
Se prima con IBM Watson potevate distinguere un'auto danneggiata da una intatta, ora potete non solo riconoscere la presenza di un danno, ma anche valutarne la posizione e le dimensioni. Questo approccio è molto più informativo, consentendo di fare previsioni sui costi necessari per le riparazioni.
Naturalmente, l'elenco delle applicazioni di questa funzionalità è molto più ampio rispetto a una semplice verifica dell'integrità di un'automobile. Ora potrete utilizzare Watson Visual Recognition per:
- Contare il numero di persone in coda o di auto in un ingorgo
- Identificare i prodotti sugli scaffali dei negozi
- Riconoscere i loghi nelle foto
- Analizzare le scansioni TC e MRI alla ricerca di anomalie
- Altre attività legate al lavoro con oggetti specifici nelle immagini
Non dovrete spendere mesi a raccogliere e etichettare i dati: il nostro modello è già stato addestrato su milioni di campioni e offre una qualità di previsione piuttosto elevata senza alcuna modifica. Se necessario, potrete sempre ri-addestrarlo affinché la rete neurale risponda alle specifiche del vostro settore.
Etichetta le immagini e addestra il modello sui tuoi dati più velocemente con Watson Studio
Di solito, l'addestramento di un modello personalizzato per un riconoscimento degli oggetti preciso è il compito più difficile nella creazione di 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 il supplemento gratuito Auto Label , potrete etichettare rapidamente tutte le immagini nel dataset.
Inizio
Dopo aver attivato e creato l'applicazione Visual Recognition nel cloud, collegatela a Watson Studio e nella sezione Modelli personalizzati create un modello nella finestra Detect Objects.
Carica i tuoi dati non etichettati in Watson Studio (puoi utilizzare JPEG, PNG o un archivio ZIP contenente queste immagini)
Seleziona un'immagine, evidenzia l'oggetto che desideri riconoscere, dagli un nome e salvalo. Ripeti finché non hai evidenziato tutti gli oggetti necessari su quell'immagine.
Non appena etichetterai alcune immagini, potrai addestrare e testare il tuo modello.
Puoi anche aggiungere più immagini per migliorare la qualità del modello utilizzando la funzione Auto Label, che ti aiuterà a etichettare tutti i tuoi dati. Per applicare questa funzione, seleziona tutte le immagini necessarie e fai clic sul pulsante "Auto Label", affinché Watson etichetti autonomamente i dati, in base alle classi designate.
Dopo aver verificato la precisione del tuo modello, puoi integrare la soluzione pronta nel tuo prodotto.
il riconoscimento degli oggetti con IBM Watson Visual Recognition gratuitamente già oggi!
Ti invitiamo anche a partecipare a seminari di formazione gratuiti su e , che si terranno a novembre nel centro clienti del nostro ufficio di Mosca.
Materiale aggiuntivo:
- con biscotti per l'allenamento
Fonte: habr.com
