Até recentemente, o IBM Watson Visual Recognition era usado principalmente para reconhecimento de imagem como um todo. No entanto, tratar uma imagem como um todo não é a abordagem mais correta. Agora, graças a uma nova função de reconhecimento de objetos, os usuários do IBM Watson têm a capacidade de treinar modelos em imagens com objetos rotulados, para que possam reconhecê-los em qualquer quadro.
Vamos mostrar como isso pode ser feito agora.
Se antes, com o IBM Watson, você podia distinguir um carro danificado de um intacto, agora você pode não apenas reconhecer a presença de danos, mas também avaliar sua localização e tamanho. Essa abordagem é muito mais informativa, permitindo fazer previsões sobre o custo do reparo necessário.
Certamente, a lista de opções para aplicar essa funcionalidade é muito mais ampla do que uma simples verificação de integridade de veículos. Agora você poderá usar o Watson Visual Recognition para:
- Contar o número de pessoas em filas ou carros em engarrafamentos
- Identificar produtos nas prateleiras
- Reconhecer logotipos em fotografias
- Analisar imagens de tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas para detectar anomalias
- Outras tarefas relacionadas ao trabalho com objetos específicos em imagens
Você não precisará passar meses selecionando e rotulando dados – nosso modelo já foi treinado em milhões de amostras e oferece uma qualidade de previsão suficientemente alta sem qualquer modificação. Se necessário, você sempre poderá re-treiná-lo para que a rede neural atenda às especificidades da sua área de atuação.
Rotule imagens e treine o modelo com seus dados mais rapidamente com o Watson Studio
Geralmente, treinar seu próprio modelo para o reconhecimento preciso de objetos é a tarefa mais difícil ao criar um sistema de visão computacional. O Watson Studio acelera esse processo e ajuda a reduzir o tempo ao trabalhar com grandes volumes de dados. Em conjunto com o complemento gratuito Auto Label , você poderá rotular rapidamente todas as imagens que estão no conjunto de dados.
Início
Após ativar e criar o aplicativo Visual Recognition na nuvem, conecte-o ao Watson Studio e, na seção Modelos Personalizados, crie um modelo na janela Detectar Objetos.
Carregue seus dados não anotados no Watson Studio (você pode usar JPEG, PNG ou um arquivo ZIP contendo essas imagens)
Selecione a imagem, destaque o objeto que deseja reconhecer, dê um nome a ele e salve. Repita até que todos os objetos necessários estejam destacados nesta imagem.
Assim que você anotar várias imagens, poderá treinar e testar seu modelo.
Você também pode adicionar mais imagens para melhorar a qualidade do modelo com a função Auto Label, que ajudará a anotar todos os seus dados. Para usar esta função, selecione todas as imagens necessárias e clique no botão ‘Auto Label’ para que o Watson anote os dados automaticamente, de acordo com as classes definidas.
Após verificar a precisão do seu modelo, você pode integrar a solução finalizada em seu produto.
o reconhecimento de objetos com o IBM Watson Visual Recognition gratuitamente hoje mesmo!
Além disso, gostaríamos de convidá-lo para seminários de treinamento gratuitos sobre e , que ocorrerão em novembro no centro de atendimento ao cliente de nosso escritório em Moscovo.
Materiais adicionais:
- com biscoitos para treinamento
Fonte: habr.com
