Cree una aplicación web para interactuar visualmente con los objetos detectados mediante el aprendizaje automático

Resumen

Los modelos de IBM Model Asset eXchange (MAX) que están alojados en Machine Learning eXchange (https://ml-exchange.org/models/) han brindado a los desarrolladores de aplicaciones sin experiencia en ciencia de datos un fácil acceso a modelos de aprendizaje automático prediseñados. Este patrón de código muestra cómo crear una aplicación web simple para visualizar la salida de texto de un modelo MAX. La aplicación web utiliza el Detector de objetos de MAX y crea una interfaz de usuario web simple que muestra cuadros delimitadores alrededor de los objetos detectados en una imagen y le permite filtrar los objetos según su etiqueta y la precisión probable proporcionada por el modelo.

Descripción

Este patrón de código utiliza uno de los modelos de Model Asset eXchange, un intercambio donde puede encontrar y experimentar con modelos de aprendizaje profundo de código abierto. Específicamente, utiliza el Detector de objetos para crear una aplicación web que reconoce objetos en una imagen y le permite filtrar los objetos según su etiqueta detectada y su precisión de predicción. La aplicación web proporciona una interfaz de usuario interactiva respaldada por un servidor Node.js liviano que utiliza Express. El servidor aloja una interfaz de usuario web del lado del cliente y transmite llamadas API al modelo desde la interfaz de usuario web a un punto final REST para el modelo. La interfaz de usuario web toma una imagen y la envía al punto final REST del modelo a través del servidor y muestra los objetos detectados en la interfaz de usuario. El punto final REST del modelo se configura utilizando la imagen de Docker proporcionada en MAX. La interfaz de usuario web muestra los objetos detectados en una imagen mediante un cuadro delimitador y una etiqueta e incluye una barra de herramientas para filtrar los objetos detectados según sus etiquetas o un umbral para la precisión de la predicción.

Cuando haya completado este patrón de código, comprenderá cómo:

• Cree una imagen de Docker del modelo Object Detector MAX
• Implemente un modelo de aprendizaje profundo con un punto final REST
• Reconocer objetos en una imagen usando la API REST del modelo MAX
• Ejecute una aplicación web que use la API REST del modelo

Flujo

1. El usuario utiliza la interfaz de usuario web para enviar una imagen a la API del modelo.
2. La API del modelo devuelve los datos del objeto y la interfaz de usuario web muestra los objetos detectados.
3. El usuario interactúa con la interfaz de usuario web para ver y filtrar los objetos detectados.

Instrucciones

¿Listo para usar este patrón de código? Los detalles completos sobre cómo comenzar a ejecutar y usar esta aplicación se encuentran en README.

Fuente: https://developer.ibm.com/patterns/create-a-web-app-to-interact-with-objects-detected-using-machine-learning/