मशीन लर्निंग का उपयोग करके पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के साथ विज़ुअल रूप से इंटरैक्ट करने के लिए एक वेब ऐप बनाएं

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सारांश

आईबीएम मॉडल एसेट ईएक्सचेंज (मैक्स) मॉडल जो मशीन लर्निंग ईएक्सचेंज पर होस्ट किए गए हैं (https://ml-exchange.org/models/) ने डेटा साइंस अनुभव के बिना एप्लिकेशन डेवलपर्स को प्रीबिल्ट मशीन लर्निंग मॉडल तक आसान पहुंच प्रदान की है। यह कोड पैटर्न दिखाता है कि MAX मॉडल के टेक्स्ट आउटपुट को देखने के लिए एक सरल वेब एप्लिकेशन कैसे बनाया जाए। वेब ऐप इसका उपयोग करता है वस्तु डिटेक्टर MAX से और एक सरल वेब यूआई बनाता है जो एक छवि में पता लगाए गए ऑब्जेक्ट के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स प्रदर्शित करता है और आपको ऑब्जेक्ट को उनके लेबल और मॉडल द्वारा दी गई संभावित सटीकता के आधार पर फ़िल्टर करने देता है।

Description

यह कोड पैटर्न मॉडल एसेट ईएक्सचेंज के मॉडलों में से एक का उपयोग करता है, एक एक्सचेंज जहां आप ओपन सोर्स डीप लर्निंग मॉडल ढूंढ और प्रयोग कर सकते हैं। विशेष रूप से, यह एक वेब एप्लिकेशन बनाने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्टर का उपयोग करता है जो किसी छवि में ऑब्जेक्ट को पहचानता है और आपको ऑब्जेक्ट को उनके पता लगाए गए लेबल और भविष्यवाणी सटीकता के आधार पर फ़िल्टर करने देता है। वेब एप्लिकेशन एक्सप्रेस का उपयोग करके हल्के Node.js सर्वर द्वारा समर्थित एक इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करता है। सर्वर क्लाइंट-साइड वेब यूआई होस्ट करता है और वेब यूआई से मॉडल के लिए REST अंत बिंदु तक मॉडल के लिए एपीआई कॉल रिले करता है। वेब यूआई एक छवि लेता है और इसे सर्वर के माध्यम से मॉडल आरईएसटी एंडपॉइंट पर भेजता है और यूआई पर पता लगाए गए ऑब्जेक्ट को प्रदर्शित करता है। मॉडल का REST समापन बिंदु MAX पर प्रदान की गई डॉकर छवि का उपयोग करके स्थापित किया गया है। वेब यूआई एक बाउंडिंग बॉक्स और लेबल का उपयोग करके एक छवि में पता लगाए गए ऑब्जेक्ट को प्रदर्शित करता है और इसमें उनके लेबल या भविष्यवाणी सटीकता के लिए सीमा के आधार पर पता लगाए गए ऑब्जेक्ट को फ़िल्टर करने के लिए एक टूलबार शामिल होता है।

जब आपने यह कोड पैटर्न पूरा कर लिया है, तो आप समझते हैं:

  • ऑब्जेक्ट डिटेक्टर MAX मॉडल की डॉकर छवि बनाएं
  • REST समापन बिंदु के साथ एक गहन शिक्षण मॉडल तैनात करें
  • MAX मॉडल के REST API का उपयोग करके किसी छवि में ऑब्जेक्ट को पहचानें
  • एक वेब एप्लिकेशन चलाएं जो मॉडल के REST API का उपयोग करता है

फ्लो

प्रवाह

  1. उपयोगकर्ता मॉडल एपीआई पर एक छवि भेजने के लिए वेब यूआई का उपयोग करता है।
  2. मॉडल एपीआई ऑब्जेक्ट डेटा लौटाता है और वेब यूआई पता लगाए गए ऑब्जेक्ट को प्रदर्शित करता है।
  3. उपयोगकर्ता खोजी गई वस्तुओं को देखने और फ़िल्टर करने के लिए वेब यूआई के साथ इंटरैक्ट करता है।

अनुदेश

इस कोड पैटर्न का उपयोग करने के लिए तैयार हैं? इस एप्लिकेशन को चलाने और उपयोग करने के तरीके के बारे में पूरी जानकारी इसमें है README.

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

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