Etsi ja laske kohteita esineiden havaitsemisen avulla

Tämä koodikuvio on osa IBM Maximo Visual Inspection -ohjelman käytön aloittaminen oppimispolku.

Yhteenveto

Kohteen tunnistuksella on eri käyttötarkoitukset ja erilaiset mahdollisuudet kuin kuvien luokittelulla. Tämä koodimalli osoittaa, kuinka IBM Maximo Visual Inspection Object Detection -ohjelmaa voidaan käyttää kuvassa olevien objektien (tässä tapauksessa Coca-Cola-tuotteiden) tunnistamiseen ja merkitsemiseen räätälöidyn koulutuksen perusteella. Tämän jälkeen voit helposti mukauttaa tämän alkuperäisen tietojoukkoesimerkin omilla tietojoukoillasi kirjoittamatta koodia.

Kuvaus

Kuvittele, että olet tavaran (kuten virvoitusjuoman) toimittaja ja haluat tietää, kuinka monta pulloa on kaupan hyllyllä. Voit rakentaa sovelluksen, joka auttaa sinua tekemään juuri sen. IBM Maximo Visual Inspection käyttää syvällistä oppimista luodakseen koulutettuja malleja lataamiesi ja merkitsemiesi kuvien perusteella. Sinun ei tarvitse kirjoittaa mitään koodia uuden objektin havaintomallin kouluttamiseksi, käyttöönottamiseksi ja testaamiseksi. Voit yksinkertaisesti ladata kuvat, merkitä hiirellä kuviesi kohteet ja antaa sitten IBM Maximo Visual Inspectionin oppia.

Tämän kuvion avulla käytät syväoppimiskoulutusta mallin luomiseen esineiden havaitsemiseksi. Muutamalla napsautuksella voit kouluttaa ja ottaa mallin käyttöön. Kun olet kouluttanut ja asentanut mallin, REST-päätepiste antaa sinun etsiä ja laskea kuvan kohteita. Koodikuvio sisältää esimerkillisen tietojoukon, jonka avulla voit rakentaa koksipulloilmaisimen, mutta voit käyttää omia esimerkkejäsi ja havaita muita esineitä.

IBM Maximo Visual Inspection esittelee REST-sovellusliittymät päättelytoiminnoille. Voit käyttää mitä tahansa REST-asiakasta objektien havaitsemiseen mukautetun mallisi kanssa ja voit testata sitä IBM Maximo Visual Inspection UI -käyttöliittymällä. Tämä esimerkki sisältää esimerkin Node.js-sovelluksesta, joka osoittaa, kuinka kuva ladataan ja piirretään sitten kuva tunnisteilla ja rajoittavilla ruuduilla havaittujen objektien ympärille.

Kun olet täyttänyt tämän koodimallin, sinun pitäisi tietää, miten:

• Luo tietojoukko objektien havaitsemista varten IBM Maximo Visual Inspection -ohjelmalla
• Harjoittele ja ota käyttöön tietojoukkoon perustuva malli
• Testaa malli REST-puheluilla

Virtaus

1. Lataa kuvat ja luo IBM Maximo Visual Inspection -tietojoukko.
2. Merkitse kuvatiedot sisältävät esineet ennen harjoitusta.
3. Kouluta, ota käyttöön ja testaa mallia IBM Maximo Visual Inspection -sovelluksessa.
4. Käytä REST-asiakasohjelmaa kuvien kohteiden tunnistamiseen.

Ohjeet

Etsi tämän mallin yksityiskohtaiset vaiheet LUEMINUT. Nämä vaiheet osoittavat sinulle, miten:

1. Klooni Powerai-Visio-Object Detection GitHub -repo.
2. Kirjaudu sisään IBM Maximo Visual Inspection -ohjelmaan.
3. Luo uusi tietojoukko esineiden havaitsemiskoulutukseen.
4. Luo tunnisteita koulutusobjekteille ja merkitse kohteet.
5. Luo DL-tehtävä.
6. Ota käyttöön ja testaa malli.
7. Suorita sovellus.

Yhteenveto

Tämä koodimalli osoitti, kuinka IBM Maximo Visual Inspection Object Detection -ohjelmaa käytetään havaitsemaan ja merkitsemään kuvan objektit mukautetun koulutuksen perusteella. Koodimalli on osa IBM Maximo Visual Inspection -ohjelman käytön aloittaminen oppimispolku. Jos haluat jatkaa sarjaa ja oppia lisää IBM Maximo Visual Inspection -ominaisuuksista, katso seuraava koodimalli, Objektien seuranta videossa OpenCV: n ja Deep Learning -sovelluksen avulla.

Lähde: https://developer.ibm.com/patterns/locate-and-count-items-with-object-detection/