Erstellen Sie mit Watson Machine Learning eine Echtzeit-Objekterkennungs-App

Zusammenfassung

Egal, ob Sie Autos auf einer Straße zählen oder Menschen, die bei einer Naturkatastrophe auf Dächern gestrandet sind, es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für die Objekterkennung. Vorgeübte Objekterkennungsmodelle entsprechen häufig nicht Ihren Anforderungen, und Sie müssen Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle erstellen. Wie können Sie maschinelles Lernen verwenden, um Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell ohne wesentliche Rechenleistung und Zeit zu trainieren? Watson Maschinelles Lernen. Wie können Sie Ihr individuell geschultes Modell verwenden, um Objekte in Echtzeit mit vollständiger Privatsphäre des Benutzers auf einem Gerät mit begrenzter Rechenleistung zu erkennen? Apples Core ML, TensorFlow.js und TensorFlow Lite.

Beschreibung

In diesem Codemuster erstellen Sie eine iOS-, Android- oder Web-App (oder alle drei), mit der Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle zum Erkennen von Objekten verwenden können. Sie erstellen eine IBM Cloud Object Storage-Instanz zum Speichern Ihrer beschrifteten Daten. Nachdem Ihre Daten fertig sind, lernen Sie, wie Sie eine Watson Machine Learning-Instanz starten, um Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell auf erstklassigen GPUs zu trainieren . Nachdem Ihr Modell die Schulung abgeschlossen hat, können Sie das Modell einfach per Drag & Drop in Ihre Anwendung ziehen.

Wenn Sie dieses Codemuster abgeschlossen haben, sollten Sie verstehen, wie Sie:

• Beschriften Sie Daten, die zur Objekterkennung verwendet werden können
• Verwenden Sie Ihre benutzerdefinierten Daten, um ein Modell mit Watson Machine Learning zu trainieren
• Erkennen Sie Objekte mit Core ML

Flow

1. Laden Sie die Trainingsdaten in IBM Cloud Object Storage hoch.
2. Watson Machine Learning bezieht die Trainingsdaten aus IBM Cloud Object Storage und trainiert ein Modell mit TensorFlow. Das trainierte Modell wird in IBM Cloud Object Storage gespeichert.
3. Die trainierten Modelle werden der App hinzugefügt.
4. Der Benutzer interagiert mit den Apps, die Objekte in Echtzeit erkennen können.

Quelle: https://developer.ibm.com/patterns/create-a-real-time-object-detection-app-using-watson-machine-learning/