Tot voor kort werd IBM Watson Visual Recognition voornamelijk gebruikt voor beeldherkenning als een geheel. Echter, werken met een afbeelding als een geheel is zeker niet de meest correcte benadering. Nu, dankzij de nieuwe functie objectherkenning, hebben gebruikers van IBM Watson de mogelijkheid gekregen om modellen te trainen op afbeeldingen met gelabelde objecten, voor hun latere herkenning op elke frame.
Laten we laten zien hoe je dit nu kunt doen.
Als u eerder met IBM Watson een beschadigde auto van een onbeschadigde kon onderscheiden, kunt u nu niet alleen de aanwezigheid van schade herkennen, maar ook de positie en grootte ervan inschatten. Deze benadering biedt veel meer informatie, waardoor voorspellingen over de kosten van benodigde reparaties mogelijk zijn.
Natuurlijk is de lijst met toepassingsmogelijkheden van deze functionaliteit veel breder dan alleen de controle van de integriteit van een voertuig. Nu kunt u Watson Visual Recognition gebruiken voor:
- Het tellen van het aantal mensen in wachtrijen of auto’s in een file
- Identificatie van producten op winkelrekken
- Herkenning van logo’s op foto’s
- Analyse van CT- en MRI-scans op afwijkingen
- Andere taken die verband houden met het werken met specifieke objecten op afbeeldingen
U hoeft geen maanden te besteden aan het verzamelen en labelen van gegevens – ons model is al getraind op enkele miljoenen voorbeelden en biedt een redelijk hoge kwaliteit van voorspellingen zonder enige wijzigingen. Indien nodig kunt u het altijd verder trainen, zodat het neurale netwerk voldoet aan de specificiteit van uw vakgebied.
Label afbeeldingen en train het model sneller op uw gegevens met Watson Studio
Het trainen van een eigen model voor nauwkeurige objectherkenning is meestal de moeilijkste taak bij het opzetten van een systeem voor computer vision. Watson Studio versnelt dit proces en helpt de tijd te verkorten bij het werken met grote hoeveelheden gegevens. In combinatie met de gratis toevoeging Auto Label kunt u snel alle afbeeldingen in de dataset labelen.
Aan de slag
Na activatie en creatie van de Visual Recognition-app in de cloud, aansluitend op Watson Studio, kunt u in het gedeelte Aangepaste modellen een model aanmaken in het venster Detecteer objecten.
Upload uw ongecensureerde gegevens naar Watson Studio (u kunt JPEG, PNG of een ZIP-archief met deze afbeeldingen gebruiken)
Kies een afbeelding, selecteer het object dat u wilt herkennen, geef het een naam en sla het op. Herhaal dit totdat u alle benodigde objecten op de afbeelding hebt gemarkeerd.
Zodra u een aantal afbeeldingen heeft gemarkeerd, kunt u uw model trainen en testen.
U kunt ook meer afbeeldingen toevoegen om de kwaliteit van het model te verbeteren met de Auto Label-functie, die u helpt al uw gegevens te markeren. Om deze functie te gebruiken, selecteert u alle benodigde afbeeldingen en drukt u op de knop 'Auto Label', zodat Watson de gegevens automatisch markeert volgens de opgegeven klassen.
Nadat u de nauwkeurigheid van uw model heeft gecontroleerd, kunt u de kant-en-klare oplossing in uw product integreren.
objectherkenning met IBM Watson Visual Recognition vandaag nog gratis uit!
We willen u ook uitnodigen voor gratis trainingsseminars over en , die in november in het klantencentrum van ons kantoor in Moskou worden gehouden.
Extra materialen:
- met koekjes voor training
Bron: habr.com
