Até recentemente, o IBM Watson Visual Recognition era usado principalmente para reconhecer uma imagem como um todo. No entanto, trabalhar com uma imagem como um todo está longe de ser a abordagem mais correta. Agora, graças à nova função de
reconhecimento de objeto , os usuários do IBM Watson têm a oportunidade de treinar modelos em imagens com objetos marcados, para reconhecimento subsequente em qualquer quadro.
Mostramos como isso pode ser feito agora.
Se anteriormente, usando o IBM Watson, era possível distinguir um carro danificado de um não danificado, agora você pode não apenas reconhecer a presença de danos, mas também avaliar sua posição e tamanho. Essa abordagem é muito mais informativa, permitindo fazer previsões sobre o custo dos reparos necessários.
Obviamente, a lista de opções para usar essa funcionalidade é muito mais ampla do que uma simples verificação de integridade do carro. Agora você pode usar o Watson Visual Recognition para:
- Contando o número de pessoas em filas ou carros no trânsito
- Identificação de mercadorias nas prateleiras de negociação
- Reconhecimento de logotipos em fotos
- Análise de tomografia computadorizada e ressonância magnética para anormalidades
- Outras tarefas associadas ao trabalho com objetos específicos nas imagens
Você não precisa gastar meses na seleção e marcação de dados - nosso modelo já foi treinado em vários milhões de amostras e fornece uma qualidade de previsão razoavelmente alta sem nenhuma alteração. Se necessário, você sempre pode treiná-lo novamente para que a rede neural atenda às especificidades do seu campo de atividade.
Marque imagens e treine o modelo em seus dados mais rapidamente com o Watson Studio
Normalmente, treinar seu próprio modelo para reconhecer objetos com precisão é a tarefa mais difícil ao criar um sistema de visão por computador. O Watson Studio acelera esse processo e ajuda a reduzir o tempo ao trabalhar com grandes quantidades de dados. Em conjunto com o
Auto Label complementar gratuito
, você pode marcar rapidamente todas as imagens no conjunto de dados.
Introdução
Após ativar e criar o aplicativo Visual Recognition na nuvem, conecte-o ao Watson Studio e crie um modelo na janela Detectar objetos na seção Modelos personalizados.
Carregue seus dados não alocados no Watson Studio (você pode usar um arquivo JPEG, PNG ou ZIP contendo essas imagens)
Selecione uma imagem, realce o objeto que deseja reconhecer, dê um nome e salve. Repita até selecionar todos os objetos necessários nesta imagem.
Depois de marcar algumas imagens, você pode treinar e testar seu modelo.
Você também pode adicionar mais imagens para melhorar a qualidade do modelo com o recurso Rótulo automático que ajuda a marcar todos os seus dados. Para usar esta função, selecione todas as imagens necessárias e clique no botão “Auto Label” para que o Watson marque os dados independentemente, de acordo com as classes especificadas.
Após verificar a precisão do seu modelo, você pode incorporar uma solução pronta para uso em seu produto.
Experimente o reconhecimento de objetos com o IBM Watson Visual Recognition gratuitamente hoje mesmo!
Também queremos convidá-lo para seminários de treinamento gratuitos sobre o
IBM Watson Studio e o
Visual Recognition na nuvem IBM , realizados em novembro no centro de clientes de nosso escritório em Moscou.
Materiais adicionais: