Tot voor kort werd IBM Watson Visual Recognition vooral gebruikt om afbeeldingen als geheel te herkennen. Werken met een afbeelding als één geheel is echter verre van de meest correcte aanpak. Nu dankzij de nieuwe functie Object herkenningkonden IBM Watson-gebruikers modellen trainen op afbeeldingen met gelabelde objecten, zodat ze later in elk frame konden worden herkend.
Laten we laten zien hoe dit nu kan worden gedaan.
Kon je voorheen met IBM Watson een beschadigde auto van een onbeschadigde auto onderscheiden, nu kun je niet alleen de aanwezigheid van schade herkennen, maar ook de positie en omvang ervan inschatten. Deze aanpak is veel informatiever, waardoor voorspellingen kunnen worden gedaan over de kosten van noodzakelijke reparaties.
Natuurlijk is de lijst met opties voor het gebruik van deze functionaliteit veel breder dan alleen het controleren van de integriteit van de auto. Nu kunt u Watson Visuele Herkenning gebruiken om:
- Het tellen van het aantal mensen in de wachtrij of auto's in de file
- Identificatie van goederen in de winkelrekken
- Logoherkenning in foto's
- Analyse van CT- en MRI-beelden op afwijkingen
- Andere taken die verband houden met het werken met specifieke objecten op foto's
U hoeft geen maanden te besteden aan het selecteren en labelen van gegevens: ons model is al getraind op enkele miljoenen monsters en biedt een redelijk hoge voorspellingskwaliteit zonder enige wijzigingen. Indien nodig kun je het altijd bijscholen, zodat het neurale netwerk voldoet aan de specifieke kenmerken van jouw vakgebied.
Label afbeeldingen en train sneller een model op basis van uw gegevens met Watson Studio
Normaal gesproken is het trainen van uw eigen model om objecten nauwkeurig te herkennen de moeilijkste taak bij het bouwen van een computervisiesysteem. Watson Studio versnelt dit proces en helpt de tijd te verminderen bij het werken met grote hoeveelheden gegevens. In combinatie met een gratis add-on Auto Label u kunt snel alle afbeeldingen in de dataset markeren.
Aan de slag
Nadat u een Visuele Herkenningstoepassing in de cloud hebt geactiveerd en gemaakt, verbindt u deze met Watson Studio en maakt u in de sectie Aangepaste modellen een model in het venster Objecten detecteren.
Upload uw onbewerkte gegevens naar Watson Studio (u kunt een JPEG-, PNG- of ZIP-archief gebruiken dat deze afbeeldingen bevat)
Selecteer een afbeelding, selecteer het object dat je wilt herkennen, geef het een naam en sla het op. Herhaal dit totdat je alle benodigde objecten in deze afbeelding hebt geselecteerd.
Zodra u een paar afbeeldingen hebt gelabeld, kunt u uw model trainen en testen.
U kunt ook meer afbeeldingen toevoegen om de kwaliteit van het model te verbeteren met behulp van de functie Auto Label, waarmee u al uw gegevens kunt labelen. Om deze functie te gebruiken, selecteert u alle benodigde afbeeldingen en klikt u op de knop "Auto Label", zodat Watson de gegevens onafhankelijk labelt in overeenstemming met de opgegeven klassen.
Nadat u de nauwkeurigheid van uw model heeft gecontroleerd, kunt u een kant-en-klare oplossing in uw product inbedden.
objectherkenning met IBM Watson Visual Recognition vandaag gratis!
Wij nodigen u ook graag uit voor gratis trainingsseminars op и , gehouden in november in het klantencentrum van ons kantoor in Moskou.
Aanvullende materialen:
- met cookies voor training
Bron: www.habr.com