Yakın zamana kadar IBM Watson Visual Recognition öncelikle görüntüleri bir bütün olarak tanımak için kullanılıyordu. Ancak bir resimle tek bir bütün olarak çalışmak en doğru yaklaşım olmaktan uzaktır. Artık yeni özellik sayesinde nesne tanımaIBM Watson kullanıcıları, herhangi bir çerçevede daha sonra tanınmaları için etiketli nesnelere sahip görüntüler üzerinde modelleri eğitebildiler.
Şimdi bunun nasıl yapılabileceğini gösterelim.
Daha önce IBM Watson'ı kullanarak hasarlı bir arabayı hasarsız bir arabadan ayırt edebiliyorsanız, artık yalnızca hasarın varlığını anlamakla kalmıyor, aynı zamanda konumunu ve boyutunu da tahmin edebiliyorsunuz. Bu yaklaşım çok daha bilgilendiricidir ve gerekli onarımların maliyeti hakkında tahminlerde bulunulmasına olanak tanır.
Tabii ki, bu işlevselliği kullanma seçeneklerinin listesi, arabanın bütünlüğünü kontrol etmekten çok daha geniştir. Artık Watson Visual Recognition'ı şunları yapmak için kullanabilirsiniz:
- Kuyruktaki insan sayısını veya trafik sıkışıklığında araba sayısını sayma
- Perakende raflarındaki malların tanımlanması
- Fotoğraflarda logo tanıma
- Anormallikler için CT ve MRI görüntülerinin analizi
- Fotoğraflardaki belirli nesnelerle çalışmaya ilişkin diğer görevler
Verileri seçip etiketlemek için aylar harcamanıza gerek yok; modelimiz halihazırda birkaç milyon örnek üzerinde eğitilmiştir ve herhangi bir değişiklik olmaksızın oldukça yüksek kalitede tahmin sağlar. Gerekirse, sinir ağının faaliyet alanınızın özelliklerini karşılaması için onu her zaman yeniden eğitebilirsiniz.
Watson Studio ile görüntüleri etiketleyin ve verileriniz üzerinde daha hızlı bir model eğitin
Tipik olarak, kendi modelinizi nesneleri doğru bir şekilde tanıyacak şekilde eğitmek, bir bilgisayarlı görme sistemi oluştururken en zor görevdir. Watson Studio bu süreci hızlandırır ve büyük hacimli verilerle çalışırken sürenin kısaltılmasına yardımcı olur. Ücretsiz bir eklentiyle birlikte Otomatik Etiket veri kümesindeki tüm görüntüleri hızlı bir şekilde işaretleyebilirsiniz.
Başlarken
Bulutta bir Görsel Tanıma uygulamasını etkinleştirip oluşturduktan sonra bunu Watson Studio'ya bağlayın ve Özel Modeller bölümünde Nesneleri Algıla penceresinde bir model oluşturun.
Ham verilerinizi Watson Studio'ya yükleyin (bu görüntüleri içeren bir JPEG, PNG veya ZIP arşivi kullanabilirsiniz)
Bir görüntü seçin, tanınmasını istediğiniz nesneyi seçin, ona bir ad verin ve kaydedin. Bu görüntüdeki gerekli tüm nesneleri seçene kadar tekrarlayın.
Etiketlenen birkaç görüntünüz olduğunda modelinizi eğitebilir ve test edebilirsiniz.
Tüm verilerinizi etiketlemenize yardımcı olan Otomatik Etiketleme özelliğini kullanarak modelin kalitesini artırmak için daha fazla resim de ekleyebilirsiniz. Bu işlevi kullanmak için gerekli tüm görüntüleri seçin ve Watson'ın verileri belirtilen sınıflara göre bağımsız olarak etiketlemesi için "Otomatik Etiketle" düğmesine tıklayın.
Modelinizin doğruluğunu kontrol ettikten sonra hazır bir çözümü ürününüze gömebilirsiniz.
IBM Watson Visual Recognition ile nesne tanımayı bugün ücretsiz yapın!
Ayrıca sizi ücretsiz eğitim seminerlerine davet etmek istiyoruz. и Kasım ayında Moskova ofisimizin müşteri merkezinde düzenlendi.
Ek materyaller:
- eğitim için çerezlerle
Kaynak: habr.com