IBM Watson Visual Recognition: 이제 IBM Cloud에서 객체 인식 사용 가능

최근까지 IBM Watson Visual Recognition은 주로 이미지 전체를 인식하는 데 사용되었습니다. 그러나 그림을 하나의 전체로 작업하는 것은 가장 올바른 접근 방식과는 거리가 멀습니다. 이제 새로운 기능 덕분에 물체 인식, IBM Watson 사용자는 모든 프레임에서 후속 인식을 위해 레이블이 지정된 객체가 있는 이미지에 대한 모델을 훈련할 수 있었습니다.

이제 이것이 어떻게 이루어질 수 있는지 보여드리겠습니다.

이전에는 IBM Watson을 사용하여 손상된 자동차와 손상되지 않은 자동차를 구별할 수 있었다면 이제는 손상 여부를 인식할 수 있을 뿐만 아니라 위치와 크기도 추정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 훨씬 더 많은 정보를 제공하므로 필요한 수리 비용을 예측할 수 있습니다.
물론 이 기능을 사용하기 위한 옵션 목록은 단순히 자동차의 무결성을 확인하는 것보다 훨씬 더 넓습니다. 이제 Watson Visual Recognition을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대기열에 있는 사람 수 또는 교통 체증에 걸린 자동차 수 계산
• 소매 진열대에 있는 상품 식별
• 사진의 로고 인식
• CT, MRI 영상의 이상 유무 분석
• 사진 속 특정 물체를 다루는 기타 작업

데이터를 선택하고 라벨을 지정하는 데 몇 달을 소비할 필요가 없습니다. 우리 모델은 이미 수백만 개의 샘플로 훈련되었으며 변경 없이 상당히 높은 품질의 예측을 제공합니다. 필요한 경우 신경망이 활동 분야의 세부 사항을 충족하도록 언제든지 재교육할 수 있습니다.

Watson Studio를 사용하여 이미지에 라벨을 지정하고 데이터에 대한 모델을 더 빠르게 훈련하세요.

일반적으로 물체를 정확하게 인식하도록 자체 모델을 훈련시키는 것은 컴퓨터 비전 시스템을 구축할 때 가장 어려운 작업입니다. Watson Studio는 이 프로세스 속도를 높이고 대용량 데이터 작업 시 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 무료 추가 기능과 함께 자동 레이블 데이터 세트의 모든 이미지를 빠르게 마크업할 수 있습니다.

시작하기

클라우드에서 Visual Recognition 애플리케이션을 활성화하고 생성한 후 이를 Watson Studio에 연결하고 사용자 정의 모델 섹션의 개체 감지 창에서 모델을 생성합니다.

원시 데이터를 Watson Studio에 업로드하세요(이러한 이미지가 포함된 JPEG, PNG 또는 ZIP 아카이브를 사용할 수 있음)

이미지를 선택하고, 인식하려는 개체를 선택한 후 이름을 지정하고 저장하세요. 이 이미지에서 필요한 개체를 모두 선택할 때까지 반복합니다.


몇 개의 이미지에 라벨이 지정되면 모델을 학습하고 테스트할 수 있습니다.

모든 데이터에 레이블을 지정하는 데 도움이 되는 자동 레이블 기능을 사용하여 더 많은 이미지를 추가하여 모델의 품질을 향상시킬 수도 있습니다. 이 기능을 사용하려면 필요한 모든 이미지를 선택하고 "자동 레이블" 버튼을 클릭하면 Watson이 지정된 클래스에 따라 데이터에 독립적으로 레이블을 지정할 수 있습니다.

모델의 정확성을 확인한 후 기성 솔루션을 제품에 내장할 수 있습니다.

시도해보십시오. 지금 IBM Watson Visual Recognition을 사용하여 객체 인식을 무료로 사용해 보세요!

또한 무료 교육 세미나에 귀하를 초대하고 싶습니다. IBM 왓슨 스튜디오 и IBM Cloud의 시각적 인식, XNUMX월 모스크바 사무소 고객 센터에서 개최되었습니다.

추가 자료 :

• 비디오 교육
• 데이터세트 훈련용 쿠키 포함
• Документация

출처 : habr.com