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创建一个 Web 应用,以便直观地与使用机器学习检测到的对象进行交互

摘要

借助 IBM Model Asset eXchange (MAX),没有数据科学经验的应用程序开发者也能够轻松访问预构建的机器学习模型。本 Code Pattern 展示了如何创建一个简单的 Web 应用程序来直观显示 MAX 模型的文本输出。该 Web 应用使用 MAX 中的对象检测器,并创建一个简单的 Web UI,可在图像中检测到的对象周围显示边界框,并支持根据其标签和模型给出的可能精度来过滤对象。

描述

在本 Code Pattern 中,使用了 Model Asset eXchange (MAX) 中的一个模型,MAX 是一个用于查找并试验开源深度学习模型的交流平台。具体而言,它使用对象检测器创建一个 Web 应用程序,用于识别图像中的对象,并支持您根据检测到的标签和预测精度来过滤对象。该 Web 应用程序使用 Express 提供由轻量级 Node.js 服务器支持的交互式用户界面。该服务器托管客户端 Web UI,并将模型的 API 调用从 Web UI 中继到模型的 REST 端点。Web UI 接收图像,通过服务器将其发送到模型 REST 端点,并在 UI 上显示检测到的对象。使用 MAX 上提供的 Docker 镜像来设置模型的 REST 端点。Web UI 使用边界框和标签显示在图像中检测到的对象,并且包含一个工具栏,用于根据所检测到对象的标签或预测精度阈值来过滤这些对象。

学完本 Code Pattern 后,您应该掌握如何:

  • 构建对象检测器 MAX 模型的 Docker 镜像
  • 使用 REST 端点部署深度学习模型
  • 使用 MAX 模型的 REST API 来识别图像中的对象
  • 运行一个使用模型的 REST API 的 Web 应用程序

流程

flow

  1. 用户使用 Web UI 将图像发送到模型 API。
  2. 模型 API 将返回对象数据,Web UI 则显示检测到的对象。
  3. 用户与 Web UI 交互以查看和过滤检测到的对象。

操作说明

准备好实践本 Code Pattern 了吗?README 中提供了有关如何开始运行和使用此应用程序的完整详细信息。

本文翻译自:Create a web app to visually interact with objects detected using machine learning(2018-09-05)