Do nedavnega se je IBM Watson Visual Recognition uporabljal predvsem za prepoznavanje slik kot celote. Vendar delo s sliko kot eno celoto še zdaleč ni najbolj pravilen pristop. Zdaj, zahvaljujoč novi funkciji prepoznavanje predmeta, so uporabniki IBM Watsona lahko trenirali modele na slikah z označenimi predmeti za njihovo poznejše prepoznavanje v katerem koli okvirju.
Pokažimo, kako je to mogoče storiti zdaj.
Če ste prej z IBM Watson lahko ločili poškodovano vozilo od nepoškodovanega, zdaj ne morete le prepoznati prisotnosti poškodbe, temveč tudi oceniti njen položaj in velikost. Ta pristop je veliko bolj informativen, saj omogoča napovedi o stroških potrebnih popravil.
Seveda je seznam možnosti za uporabo te funkcionalnosti veliko širši od preprostega preverjanja celovitosti avtomobila. Zdaj lahko uporabite Watson Visual Recognition za:
- Štetje števila ljudi v vrstah ali avtomobilov v prometnih zastojih
- Identifikacija blaga na trgovskih policah
- Prepoznavanje logotipa na fotografijah
- Analiza slik CT in MRI za nenormalnosti
- Druge naloge, povezane z delom s specifičnimi objekti na fotografijah
Ni vam treba porabiti mesecev za izbiranje in označevanje podatkov - naš model je že naučen na več milijonih vzorcev in zagotavlja dokaj visoko kakovost napovedi brez kakršnih koli sprememb. Po potrebi ga lahko vedno znova usposobite, tako da nevronska mreža ustreza posebnostim vašega področja dejavnosti.
Z Watson Studiom hitreje označite slike in urite model na svojih podatkih
Običajno je usposabljanje lastnega modela za natančno prepoznavanje predmetov najtežja naloga pri izdelavi sistema računalniškega vida. Watson Studio pospeši ta proces in pomaga zmanjšati čas pri delu z velikimi količinami podatkov. V povezavi z brezplačnim dodatkom Samodejna oznaka lahko hitro označite vse slike v naboru podatkov.
Začetek
Ko aktivirate in ustvarite aplikacijo Visual Recognition v oblaku, jo povežite z Watson Studio in v razdelku Custom Models ustvarite model v oknu Detect Objects.
Naložite neobdelane podatke v Watson Studio (lahko uporabite arhiv JPEG, PNG ali ZIP, ki vsebuje te slike)
Izberite sliko, izberite predmet, ki ga želite prepoznati, mu dajte ime in shranite. Ponavljajte, dokler ne izberete vseh potrebnih predmetov na tej sliki.
Ko imate označenih nekaj slik, lahko usposobite in preizkusite svoj model.
Dodate lahko tudi več slik, da izboljšate kakovost modela s funkcijo Auto Label, ki vam pomaga označiti vse svoje podatke. Za uporabo te funkcije izberite vse potrebne slike in kliknite gumb »Auto Label«, tako da Watson neodvisno označi podatke v skladu z navedenimi razredi.
Po preverjanju natančnosti vašega modela lahko v svoj izdelek vgradite že pripravljeno rešitev.
prepoznavanje predmetov z IBM Watson Visual Recognition danes brezplačno!
Vabimo vas tudi na brezplačne izobraževalne seminarje o и , ki je potekal novembra v centru za stranke naše moskovske pisarne.
Dodatni materiali:
- s piškoti za trening
Vir: www.habr.com