Hozzon létre egy webalkalmazást a gépi tanulás segítségével észlelt objektumokkal való vizuális interakcióhoz

Összegzésként

Az IBM Model Asset eXchange (MAX) modellek, amelyeket a Machine Learning eXchange (https://ml-exchange.org/models/) az adattudományi tapasztalattal nem rendelkező alkalmazásfejlesztőknek könnyű hozzáférést biztosítottak az előre elkészített gépi tanulási modellekhez. Ez a kódminta bemutatja, hogyan lehet egyszerű webalkalmazást létrehozni egy MAX-modell szöveges kimenetének megjelenítéséhez. A webalkalmazás a Tárgydetektor a MAX-ból, és létrehoz egy egyszerű webes felhasználói felületet, amely határolókereteket jelenít meg a képben észlelt objektumok körül, és lehetővé teszi az objektumok szűrését címkéjük és a modell által megadott valószínű pontosság alapján.

Leírás

Ez a kódminta a Model Asset eXchange egyik modelljét használja, amely egy olyan csere, ahol nyílt forráskódú mély tanulási modelleket találhat és kísérletezhet velük. Pontosabban, az Objektumdetektor segítségével olyan webalkalmazást hoz létre, amely felismeri a képen lévő objektumokat, és lehetővé teszi az objektumok szűrését az észlelt címke és az előrejelzés pontossága alapján. A webalkalmazás interaktív felhasználói felületet biztosít, amelyet egy Expressz használatával könnyített Node.js szerver támogat. A kiszolgáló ügyféloldali webes felhasználói felületet üzemeltet, és API-hívásokat továbbít a modellnek a webes felhasználói felületről a modell REST végpontjára. A webes felhasználói felület bevesz egy képet, és a kiszolgálón keresztül elküldi a modell REST végpontjára, és megjeleníti az észlelt objektumokat a felhasználói felületen. A modell REST-végpontja a MAX-on biztosított Docker-kép használatával van beállítva. A webes felhasználói felület az észlelt objektumokat egy határolókeret és címke segítségével jeleníti meg a képen, és tartalmaz egy eszköztárat az észlelt objektumok címkéik vagy az előrejelzési pontosság küszöbértéke alapján történő szűrésére.

Ha befejezte ezt a kódmintát, megérti, hogyan kell:

• Hozzon létre egy Docker-képet az Object Detector MAX modellről
• Telepítsen egy mély tanulási modellt egy REST-végponttal
• A képen lévő objektumok felismerése a MAX modell REST API-jával
• Futtasson egy webalkalmazást, amely a modell REST API-ját használja

Folyik

1. A felhasználó a webes felhasználói felület segítségével képet küld a Model API-nak.
2. A Model API visszaadja az objektumadatokat, a webes felhasználói felület pedig megjeleníti az észlelt objektumokat.
3. A felhasználó interakcióba lép a webes felhasználói felülettel az észlelt objektumok megtekintéséhez és szűréséhez.

Utasítás

Készen áll a kódminta használatára? Az alkalmazás futtatásának és használatának megkezdésével kapcsolatos részletes információk a README.

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