Până de curând, IBM Watson Visual Recognition a fost utilizat în principal pentru recunoașterea imaginilor ca întreg. Totuși, a trata o imagine ca un tot unitar nu este nicidecum cea mai corectă abordare. Acum, datorită unei noi funcționalități de recunoaștere a obiectelor, utilizatorii IBM Watson au posibilitatea de a antrena modele pe imagini cu obiecte etichetate pentru recunoașterea ulterioară a acestora în cadrele video.
Să vedem cum putem face acest lucru acum.
Dacă în trecut, cu ajutorul IBM Watson ați putut distinge între o mașină avariată și una neatinsă, acum puteți nu doar să recunoașteți existența unei avarii, ci și să evaluați poziția și dimensiunea acesteia. O astfel de abordare oferă mult mai multe informații, permițând prezicerea costului reparației necesare.
Desigur, lista opțiunilor de utilizare a acestei funcționalități este mult mai largă decât simpla verificare a integrității unei mașini. Acum veți putea folosi Watson Visual Recognition pentru:
- Numărarea oamenilor în cozi sau a mașinilor în trafic
- Identificarea produselor de pe rafturile magazinelor
- Recunoașterea siglelor în fotografii
- Analiza imaginilor CT și RMN pentru depistarea anomaliilor
- Alte sarcini legate de manipularea obiectelor specifice în fotografii
Nu va trebui să petreceți luni de zile pentru a selecta și eticheta datele – modelul nostru este deja antrenat pe câteva milioane de exemple și oferă o calitate a predicției destul de ridicată fără nicio modificare. Dacă este necesar, veți putea să-l antrenați suplimentar pentru a se adapta specificului domeniului dumneavoastră de activitate.
Etichetați imagini și antrenați modelul pe datele dumneavoastră mai repede cu Watson Studio
De obicei, antrenarea propriului model pentru recunoașterea exactă a obiectelor este cea mai dificilă sarcină în crearea unui sistem de viziune computerizată. Watson Studio accelerează acest proces și ajută la reducerea timpului de lucru cu volume mari de date. Împreună cu suplimentul gratuit Auto Label veți putea eticheta rapid toate imaginile din setul de date.
Începerea utilizării
După activarea și crearea aplicației Visual Recognition în cloud, conectați-o la Watson Studio și în secțiunea Modele personalizate creați un model în fereastra Detectați obiecte.
Încărcați datele dvs. nemarcate în Watson Studio (puteți folosi JPEG, PNG sau un arhivă ZIP care conține aceste imagini)
Selectați imaginea, evidențiați obiectul pe care doriți să-l recunoașteți, dați-i un nume și salvați. Repetați până când ați evidențiat toate obiectele necesare din această imagine.
Odată ce ați marcat mai multe imagini, puteți să vă antrenați și să testați modelul.
De asemenea, puteți adăuga mai multe imagini pentru a îmbunătăți calitatea modelului cu ajutorul funcției Auto Label, care vă va ajuta să marcați toate datele dvs. Pentru a aplica această funcție, selectați toate imaginile necesare și apăsați pe butonul „Auto Label”, pentru ca Watson să marcheze automat datele, conform claselor stabilite.
După ce verificați precizia modelului dvs., puteți integra soluția finalizată în produsul dvs.
recunoașterea obiectelor cu IBM Watson Visual Recognition gratuit astăzi!
De asemenea, dorim să vă invităm la seminarii gratuite de instruire despre și , care vor avea loc în noiembrie în centrul clienților din biroul nostru din Moscova.
Materiale suplimentare:
- cu biscuiți pentru antrenament
Sursa: habr.com
