Localize e conte itens com detec√ß√£o de objeto  

Crie um modelo e um terminal REST para permitir que seu aplicativo detecte, localize e conte itens em uma imagem

Last updated

A detec√ß√£o de objeto tem usos e oportunidades diferentes dos da classifica√ß√£o de imagem. Este padr√£o de c√≥digo demonstra como usar o PowerAI Vision Object Detection para detectar e rotular objetos dentro de uma imagem (neste caso, produtos da Coca-Cola) com base em treinamento customizado. √Č poss√≠vel customizar facilmente este exemplo de conjunto de dados inicial com seus conjuntos de dados sem gravar qualquer c√≥digo.

By Mark Sturdevant

Overview

Imagine que voc√™ √© fornecedor de um item (por exemplo, um refrigerante) e quer saber quantas garrafas existem na prateleira da loja. √Č poss√≠vel desenvolver um aplicativo para ajud√°-lo a fazer exatamente isso. O PowerAI Vision utiliza deep learning para criar modelos treinados com base em imagens transferidas por upload e rotul√°-los. N√£o √© preciso gravar nenhum c√≥digo para treinar, implementar e testar um novo modelo de detec√ß√£o de objeto. Basta voc√™ fazer upload das imagens, usar o mouse para rotular os objetos nas imagens e, depois, deixar o PowerAI Vision fazer o aprendizado.

Com esse padrão, você usará o treinamento deep learning para criar um modelo para detecção de objeto. Com apenas alguns cliques, é possível treinar e implementar o modelo. Após isso, um terminal REST lhe permite localizar e contar itens em uma imagem. O padrão de código inclui um conjunto de dados de exemplo para ajudá-lo a desenvolver um detector de garrafas de Coca-Cola, mas é possível usar seus próprios exemplos e detectar outros objetos.

O PowerAI Vision apresenta APIs de REST para opera√ß√Ķes de infer√™ncia. √Č poss√≠vel usar qualquer cliente REST para detec√ß√£o de objeto com seu modelo customizado e usar a UI do PowerAI Vision para test√°-lo. Este exemplo inclui um aplicativo Node.js de exemplo que demonstra como fazer upload de uma imagem e depois desenhar a imagem com r√≥tulos e caixas delimitadoras em torno dos objetos detectados.

Após concluir esse padrão de código, você deverá saber:

  • Crie um conjunto de dados para detec√ß√£o de objeto com o PowerAI Vision.
  • Treine e implemente um modelo com base no conjunto de dados.
  • Teste o modelo usando chamadas REST.

Instru√ß√Ķes

Encontre as etapas detalhadas deste padr√£o no LEIA-ME. Essas etapas mostrar√£o como:

  1. Clonar o repositório powerai-vision-object-detection GitHub.
  2. Efetuar login no PowerAI Vision.
  3. Criar um novo conjunto de dados para o treinamento de detecção de objeto.
  4. Criar tags para objetos de treinamento e rotular os objetos.
  5. Criar uma tarefa DL.
  6. Implementar e testar o modelo.
  7. Executar o aplicativo.

Flow

  1. Faça upload das imagens para criar um conjunto de dados do PowerAI.
  2. Rotule os objetos no conjunto de dados da imagem antes do treinamento.
  3. Treine, implemente e teste o modelo no PowerAI Vision.
  4. Use um cliente REST para detectar objetos nas imagens.

Components

IBM Power Systems

Um servidor desenvolvido com tecnologias abertas e criado para aplicativos essenciais.

IBM PowerAI

Uma plataforma de software que torna o aprendizado profundo, o aprendizado de máquinas e a IA mais acessíveis e com melhor desempenho.

Technologies

Inteligência Artificial

Tecnologias cognitivas capazes de entender, raciocinar, aprender e interagir como seres humanos.

Node.js

Um ambiente JavaScript open-source em tempo real para executar o código JavaScript no lado do servidor.

Related Blogs

Nenhuma publicação correspondente ao seu critério de busca foi encontrada

Related Links

Centro de arquitetura

Saiba como esse padrão de código se ajusta à Arquitetura de Referência de Descoberta Cognitiva.

Dos desenvolvedores

O IBM PowerAI Vision acelera o aprendizado de transfer√™ncia com grande precis√£o ‚ÄĒ um exemplo real.