直到最近，IBM Watson Visual Recognition仍主要用于识别整个图像。 但是，从整体上处理图片远不是最正确的方法。 现在，借助新的
对象识别功能，IBM Watson用户可以在带有标记对象的图像上训练模型，以便随后在任何框架上进行识别。
我们展示了现在如何做到这一点。
如果以前可以在IBM Watson的帮助下将损坏的汽车与未损坏的汽车区分开来，那么现在您不仅可以识别损坏的存在，还可以评估其位置和大小。 这种方法提供了更多信息，使您可以对必要的维修成本进行预测。
当然，使用此功能的选项列表比简单的汽车完整性检查要广泛得多。 现在，您可以使用Watson Visual Recognition进行以下操作：
- 计算线路或车辆通行的人数
- 识别贸易货架上的货物
- 识别照片中的徽标
- CT扫描和MRI的异常分析
- 与图片中的特定对象相关的其他任务
您不必花数月的时间在数据的选择和标记上-我们的模型已经对数百万个样本进行了训练，并且可以提供相当高质量的预测，而无需进行任何更改。 如有必要，您可以随时对其进行重新培训，以使神经网络满足您活动领域的具体要求。
使用Watson Studio标记图像并在数据上训练模型更快
通常，在创建计算机视觉系统时，训练您自己的模型以准确识别对象是最困难的任务。 Watson Studio可以加快此过程，并有助于减少处理大量数据时的时间。 结合免费的附加
自动标签，您可以快速标记出数据集中的所有图像。
开始使用
在云中激活并创建Visual Recognition应用程序后，将其连接到Watson Studio并在“自定义模型”部分的“检测对象”窗口中创建模型。
将您未分配的数据上传到Watson Studio（您可以使用包含这些图像的JPEG，PNG或ZIP存档）
选择一个图像，突出显示要识别的对象，为其命名并保存。 重复此操作，直到在此图像中选择所有必需的对象。
标记了几张图像后，就可以训练和测试模型。
您还可以添加更多图像，以使用自动标签功能来标记所有数据，从而提高模型的质量。 要使用此功能，请选择所有必需的图像，然后单击“自动标签”按钮，以便Watson根据指定的类别独立标记数据。
在检查完模型的准确性之后，您可以将交钥匙解决方案嵌入产品中。
立即免费尝试使用IBM Watson Visual Recognition进行对象识别！
我们还想邀请您参加11月在我们莫斯科办事处客户中心举行的关于
IBM Watson Studio和
IBM Cloud中的Visual Recognition的免费培训研讨会。
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