Până de curând, IBM Watson Visual Recognition a fost folosită în primul rând pentru a recunoaște imaginile în ansamblu. Cu toate acestea, lucrul cu o imagine ca un întreg este departe de a fi cea mai corectă abordare. Acum, datorită noii caracteristici recunoașterea obiectelor, utilizatorii IBM Watson au putut antrena modele pe imagini cu obiecte etichetate pentru recunoașterea lor ulterioară în orice cadru.
Să arătăm cum se poate face acest lucru acum.
Dacă anterior, folosind IBM Watson, puteai distinge o mașină deteriorată de una nedeteriorată, acum poți nu numai să recunoști prezența daunelor, ci și să-i poți estima poziția și dimensiunea. Această abordare este mult mai informativă, permițând să se facă predicții cu privire la costul reparațiilor necesare.
Desigur, lista de opțiuni pentru utilizarea acestei funcționalități este mult mai largă decât simpla verificare a integrității mașinii. Acum puteți utiliza Watson Visual Recognition pentru a:
- Numărarea numărului de persoane aflate la cozi sau mașini în ambuteiaje
- Identificarea mărfurilor pe rafturile de vânzare cu amănuntul
- Recunoașterea logo-ului în fotografii
- Analiza imaginilor CT și RMN pentru anomalii
- Alte sarcini legate de lucrul cu obiecte specifice din fotografii
Nu trebuie să petreceți luni de zile selectând și etichetând datele - modelul nostru este deja antrenat pe câteva milioane de eșantioane și oferă o calitate destul de înaltă a predicției fără nicio modificare. Dacă este necesar, îl puteți reinstrui oricând astfel încât rețeaua neuronală să corespundă specificului domeniului dvs. de activitate.
Etichetează imaginile și antrenează un model pe datele tale mai rapid cu Watson Studio
De obicei, antrenarea propriului model pentru a recunoaște cu precizie obiectele este cea mai dificilă sarcină atunci când construiești un sistem de viziune computerizată. Watson Studio accelerează acest proces și ajută la reducerea timpului atunci când lucrați cu volume mari de date. În combinație cu un supliment gratuit Etichetă automată puteți marca rapid toate imaginile din setul de date.
Noțiuni de bază
După activarea și crearea unei aplicații de recunoaștere vizuală în cloud, conectați-o la Watson Studio și în secțiunea Modele personalizate, creați un model în fereastra Detectare obiecte.
Încărcați datele brute în Watson Studio (puteți folosi o arhivă JPEG, PNG sau ZIP care conține aceste imagini)
Selectați o imagine, selectați obiectul pe care doriți să-l recunoașteți, dați-i un nume și salvați. Repetați până când ați selectat toate obiectele necesare din această imagine.
După ce aveți câteva imagini etichetate, vă puteți antrena și testa modelul.
De asemenea, puteți adăuga mai multe imagini pentru a îmbunătăți calitatea modelului folosind funcția Etichetare automată, care vă ajută să vă etichetați toate datele. Pentru a utiliza această funcție, selectați toate imaginile necesare și faceți clic pe butonul „Etichetă automată”, astfel încât Watson să eticheteze datele în mod independent în conformitate cu clasele specificate.
După ce verificați acuratețea modelului dvs., puteți încorpora o soluție gata făcută în produsul dvs.
recunoașterea obiectelor cu IBM Watson Visual Recognition gratuit astăzi!
De asemenea, am dori să vă invităm la seminarii gratuite de formare pe tema и , a avut loc în noiembrie la centrul de clienți al biroului nostru din Moscova.
Materiale suplimentare:
- cu cookie-uri pentru antrenament
Sursa: www.habr.com