通过对象检测定位并统计物体

此 Code Pattern 是 IBM Maximo Visual Inspection 入门 学习系列的一部分。

摘要

与图像分类相比，对象检测具有不同的用途和商机。本 Code Pattern 演示如何使用 IBM Maximo Visual Inspection Object Detection 根据自定义训练检测并标记图像中的物体（在本例中为可口可乐产品）。然后，您可以依据自己的数据集轻松定制这个初始的数据集示例，而无需编写任何代码。

概览

假设您是某种商品（比如软饮料）的供应商，希望了解商店货架上还有多少瓶饮料。您可以构建一款应用来帮助自己完成这项工作。IBM Maximo Visual Inspection 根据您上传并标记的图像，利用深度学习来创建经过训练的模型。您无需编写任何代码来训练、部署和测试新的对象检测模型。只需上传图像，使用鼠标标记图像中的物体，然后让 IBM Maximo Visual Inspection 完成学习。

在本模式中，您将使用深度学习训练来创建对象检测模型。只需单击几下，您就可以训练和部署这个模型。在训练和部署了这个模型之后，REST 终端支持您定位图像中的物体并计数。本 Code Pattern 包含帮助您构建可口可乐瓶检测器的示例数据集，但您也可以使用自己的示例并检测其他物体。

IBM Maximo Visual Inspection 提供了用于推理操作的 REST API。您可以使用任何 REST 客户端，通过自定义模型进行对象检测，也可以使用 IBM Maximo Visual Inspection 用户界面进行测试。本示例包括一个 Node.js 示例应用，演示了如何上传图像，然后通过标签和被检测物体的边界框绘制图像。

学完本 Code Pattern 后，您应该掌握如何：

• 通过 IBM Maximo Visual Inspection 创建对象检测数据集
• 基于该数据集训练和部署模型
• 使用 REST 调用来测试该模型

流程

1. 上传图像以创建 IBM Maximo Visual Inspection 数据集。
2. 在训练之前在图像数据集中标记物体。
3. 在 IBM Maximo Visual Inspection 中训练、部署和测试该模型。
4. 使用 REST 客户端来检测图像中的物体。

操作说明

您可以在 README 文件中找到本 Code Pattern 的详细步骤。这些步骤将展示如何：

1. 克隆 powerai-vision-object-detection GitHub 代码仓库。
2. 登录到 IBM Maximo Visual Inspection。
3. 创建新数据集以进行对象检测训练。
4. 创建训练物体的标签并标记物体。
5. 创建一个深度学习（DL）任务。
6. 部署和测试该模型。
7. 运行应用。

结束语

本 Code Pattern 展示了如何使用 IBM Maximo Visual Inspection Object Detection 根据个性化训练来检测并标记图像中的对象。此 Code Pattern 是 IBM Maximo Visual Inspection 入门 习系列的一部分。要继续本系列并了解更多 IBM Maximo Visual Inspection 特性，请查看下一个Code Pattern：使用 OpenCV 和深度学习对视频中的对象进行跟踪。

本文翻译自：Locate and count items with object detection（2020-06-16）