Hasta hace poco, IBM Watson Visual Recognition se usaba principalmente para reconocer una imagen como un todo. Sin embargo, trabajar con una imagen como un todo está lejos del enfoque más correcto. Ahora, gracias a la nueva función de
reconocimiento de objetos , los usuarios de IBM Watson tienen la oportunidad de entrenar modelos en imágenes con objetos marcados, para su posterior reconocimiento en cualquier fotograma.
Mostramos cómo se puede hacer esto ahora.
Si antes utilizaba IBM Watson, podía distinguir un automóvil dañado de uno no dañado, ahora no solo puede reconocer la presencia de daños, sino también evaluar su posición y tamaño. Este enfoque es mucho más informativo y le permite hacer predicciones sobre el costo de las reparaciones necesarias.
Por supuesto, la lista de opciones para usar esta funcionalidad es mucho más amplia que una simple verificación de integridad del automóvil. Ahora puede usar Watson Visual Recognition para:
- Contando el número de personas en líneas o automóviles en el tráfico
- Identificación de mercancías en estanterías comerciales.
- Reconocimiento de logos en fotos.
- Análisis de tomografías computarizadas y resonancia magnética para detectar anomalías
- Otras tareas asociadas con el trabajo con objetos específicos en las imágenes.
No tiene que gastar meses en la selección y el marcado de datos: nuestro modelo ya está capacitado en varios millones de muestras y proporciona una predicción de bastante alta calidad sin ningún cambio. Si es necesario, siempre puede volver a entrenarlo para que la red neuronal cumpla con los detalles de su campo de actividad.
Etiquete imágenes y entrene el modelo en sus datos más rápido con Watson Studio
Por lo general, entrenar su propio modelo para reconocer objetos con precisión es la tarea más difícil al crear un sistema de visión por computadora. Watson Studio acelera este proceso y ayuda a reducir el tiempo cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. Junto con la
etiqueta automática de complementos gratuita
, puede marcar rápidamente todas las imágenes en el conjunto de datos.
Empezando
Después de activar y crear la aplicación de Reconocimiento visual en la nube, conéctela a Watson Studio y cree un modelo en la ventana Detectar objetos en la sección Modelos personalizados.
Cargue sus datos no asignados a Watson Studio (puede usar un archivo JPEG, PNG o ZIP que contenga estas imágenes)
Seleccione una imagen, resalte el objeto que desea reconocer, asígnele un nombre y guárdelo. Repita hasta que seleccione todos los objetos necesarios en esta imagen.
Una vez que marque algunas imágenes, puede entrenar y probar su modelo.
También puede agregar más imágenes para mejorar la calidad del modelo con la función Auto Label que lo ayuda a etiquetar todos sus datos. Para usar esta función, seleccione todas las imágenes necesarias y haga clic en el botón "Auto Label" para que Watson marque de forma independiente los datos de acuerdo con las clases especificadas.
Después de verificar la precisión de su modelo, puede incorporar una solución preparada en su producto.
¡Pruebe el reconocimiento de objetos con IBM Watson Visual Recognition gratis hoy!
También queremos invitarlo a seminarios de capacitación gratuitos sobre
IBM Watson Studio y
Visual Recognition en la nube de IBM , celebrados en noviembre en el centro de clientes de nuestra oficina de Moscú.
Materiales adicionales: