Este patrón de código es parte del Introducción a IBM Visual Insights camino de aprendizaje.
Resumen
La detección de objetos tiene diferentes usos y oportunidades que la clasificación de imágenes. Este patrón de código muestra cómo utilizar IBM Visual Insights Object Detection para detectar y etiquetar objetos dentro de una imagen (en este caso, productos Coca-Cola), en base a capacitación personalizada. Luego, puede personalizar fácilmente este ejemplo de conjunto de datos inicial con sus propios conjuntos de datos, sin escribir ningún código.
Descripción
Imagina que eres un proveedor de un artículo (como un refresco) y quieres saber cuántas botellas hay en el estante de una tienda. Puedes crear una aplicación que te ayude a hacer exactamente eso. IBM Visual Insights utiliza el aprendizaje profundo para crear modelos entrenados basados en imágenes que carga y etiqueta. No necesita escribir ningún código para entrenar, implementar y probar un nuevo modelo de detección de objetos. Simplemente cargue las imágenes, utilice su mouse para etiquetar los objetos en sus imágenes y luego deje que IBM Visual Insights haga el aprendizaje.
Con este patrón, utilizará la capacitación de aprendizaje profundo para crear un modelo para la detección de objetos. Con solo unos pocos clics, puede entrenar e implementar el modelo. Después de entrenar e implementar el modelo, un punto final REST le permite ubicar y contar elementos en una imagen. El patrón de código incluye un conjunto de datos de ejemplo para ayudarlo a construir un detector de botella de Coca-Cola, pero puede usar sus propios ejemplos y detectar otros objetos.
IBM Visual Insights presenta API REST para operaciones de inferencia. Puede usar cualquier cliente REST para la detección de objetos con su modelo personalizado, y puede usar la interfaz de usuario de IBM Visual Insights para probarlo. Este ejemplo incluye una aplicación Node.js de ejemplo que muestra cómo cargar una imagen y luego dibujar la imagen con etiquetas y cuadros delimitadores alrededor de los objetos detectados.
Cuando haya completado este patrón de código, debe saber cómo:
- Cree un conjunto de datos para la detección de objetos con IBM Visual Insights
- Capacite e implemente un modelo basado en el conjunto de datos.
- Probar el modelo utilizando llamadas REST
Flujo
- Cargue las imágenes para crear un conjunto de datos de IBM Visual Insights.
- Etiquete los objetos en el conjunto de datos de imagen antes del entrenamiento.
- Capacite, implemente y pruebe el modelo en IBM Visual Insights.
- Use un cliente REST para detectar objetos en imágenes.
Instrucciones
Encuentre los pasos detallados para este patrón en el README. Esos pasos le mostrarán cómo:
- Clone el repositorio GitHub de detección de objetos con visión de potencia.
- Inicie sesión en IBM Visual Insights.
- Cree un nuevo conjunto de datos para el entrenamiento de detección de objetos.
- Cree etiquetas para objetos de entrenamiento y etiquete los objetos.
- Crea una tarea DL.
- Implemente y pruebe el modelo.
- Ejecutar la aplicación.
Conclusión
Este patrón de código demostró cómo utilizar IBM Visual Insights Object Detection para detectar y etiquetar objetos dentro de una imagen en función de una capacitación personalizada. El patrón de código es parte del Introducción a IBM Visual Insights ruta de aprendizaje. Para continuar la serie y conocer más características de IBM Visual Insights, eche un vistazo al siguiente patrón de código, Seguimiento de objetos en video con OpenCV y Deep Learning.
Marcos Sturdevant
Fuente: https://developer.ibm.com/patterns/locate-and-count-items-with-object-detection/
