Apresentação
A detecção de objeto tem usos e oportunidades diferentes dos da classificação de imagem. Este padrão de código demonstra como usar o IBM Maximo Visual Inspection Object Detection para detectar e rotular objetos dentro de uma imagem (neste caso, produtos da Coca-Cola) com base em treinamento customizado. É possível customizar facilmente este exemplo de conjunto de dados inicial com seus conjuntos de dados sem gravar qualquer código.
Descrição
Imagine que você é fornecedor de um item (por exemplo, um refrigerante) e quer saber quantas garrafas existem na prateleira da loja. É possível desenvolver um aplicativo para ajudá-lo a fazer exatamente isso. O IBM Maximo Visual Inspection utiliza deep learning para criar modelos treinados com base em imagens transferidas por upload e rotulá-los. Não é preciso gravar nenhum código para treinar, implementar e testar um novo modelo de detecção de objeto. Basta você fazer upload das imagens, usar o mouse para rotular os objetos nas imagens e, depois, deixar o IBM Maximo Visual Inspection 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 IBM Maximo Visual Inspection apresenta APIs de REST para operações de inferência. É possível usar qualquer cliente REST para detecção de objeto com seu modelo customizado e usar a UI do IBM Maximo Visual Inspection para testá-lo. Este exemplo inclui um aplicativo Node.js de exemplo que demonstra como fazer upload de uma imagem e depois desenhar a imagem com rótulos e caixas delimitadoras em torno dos objetos detectados.
Após concluir esse padrão de código, você deverá saber:
- Crie um conjunto de dados para detecção de objeto com o IBM Maximo Visual Inspection.
- Treine e implemente um modelo com base no conjunto de dados.
- Teste o modelo usando chamadas REST.
Fluxo
- Faça upload das imagens para criar um conjunto de dados do IBM Maximo Visual Inspection.
- Rotule os objetos no conjunto de dados da imagem antes do treinamento.
- Treine, implante e teste o modelo no IBM Maximo Visual Inspection.
- Use um cliente REST para detectar objetos nas imagens.
Instruções
Encontre as etapas detalhadas deste padrão no arquivo README. Essas etapas mostrarão como:
- Clonar o repositório powerai-vision-object-detection GitHub.
- Efetuar login no IBM Maximo Visual Inspection.
- Criar um novo conjunto de dados para o treinamento de detecção de objeto.
- Criar tags para objetos de treinamento e rotular os objetos.
- Criar uma tarefa DL.
- Implementar e testar o modelo.
- Executar o aplicativo.
Aviso
O conteúdo aqui presente foi traduzido da página IBM Developer US. Caso haja qualquer divergência de texto e/ou versões, consulte o conteúdo original.