Ce modèle de code fait partie de la Premiers pas avec IBM Maximo Visual Inspection Parcours d'apprentissage.
Résumé
Former un modèle de reconnaissance visuelle peut être répétitif et fastidieux. Les utilisateurs doivent généralement télécharger et étiqueter manuellement chaque image individuelle. Ce modèle de code montre comment automatiser ces tâches répétitives en surveillant un ensemble de dossiers à l'aide d'un script Python. Au fur et à mesure que les images sont ajoutées à chaque dossier, elles seront téléchargées et étiquetées dans IBM Maximo Visual Inspection. Une fois que suffisamment d’images auront été téléchargées, un modèle de reconnaissance d’image sera formé.
Description
Ce modèle de code est destiné aux utilisateurs professionnels qui utilisent des modèles de reconnaissance visuelle personnalisés et souhaitent réduire le temps consacré au réglage et au recyclage manuels de leurs modèles. Ceci est accompli grâce à l'utilisation d'un script Python capable de surveiller les modifications apportées aux dossiers. Au fur et à mesure que des images sont ajoutées à chaque dossier désigné, elles sont automatiquement téléchargées vers le service IBM Maximo Visual Inspection et étiquetées en conséquence. Cela simplifie grandement le processus de formation car vous n'avez pas besoin d'utiliser l'interface utilisateur pour télécharger et étiqueter chaque image individuelle. Cela vous permet de mettre à jour en permanence les modèles IBM Maximo Visual Inspection sans dépendre d'un administrateur système.
Lorsque vous aurez terminé ce modèle de code, vous pourrez :
- Automatisez la catégorisation et le téléchargement des images vers IBM Maximo Visual Inspection
- Automatisez la formation des modèles dans IBM Maximo Visual Inspection
Flow
- L'utilisateur copie les images respectives dans les sous-dossiers de catégorie.
- Le script compte le nombre d'images ajoutées et détermine si le nombre d'images dépasse le seuil.
- Si le nombre d'images dépasse le seuil de « téléchargement », le script exécute une requête POST et télécharge des images pour chaque catégorie.
- Si le nombre d'images dépasse le seuil « d'entraînement », le script exécute une requête POST pour commencer l'entraînement d'un modèle.
Instructions
Obtenez les instructions détaillées dans le README fichier. Ces étapes vous montreront comment:
- Clonez le référentiel.
- Créez le dossier d'images et les sous-dossiers.
- Remplissez le fichier de configuration.
- Démarrez et testez le script.
Conclusion
Ce modèle de code expliquait comment automatiser des tâches répétitives en surveillant un ensemble de dossiers à l'aide d'un script Python. Le modèle de code fait partie du Premiers pas avec IBM Maximo Visual Inspection Parcours d'apprentissage. Pour continuer le parcours d'apprentissage, regardez le modèle suivant Charger les résultats de l'inférence IBM Maximo Visual Inspection dans un tableau de bord.
