Crea un'app di rilevamento oggetti in tempo reale utilizzando Watson Machine Learning

Timestamp: 19 agosto 2019 7:00
Nodo di origine: 1573051

Sommario

Sia che tu stia contando le auto su una strada o le persone che sono bloccate sui tetti in un disastro naturale, ci sono molti casi d'uso per il rilevamento di oggetti. Spesso, i modelli di rilevamento degli oggetti pre-addestrati non soddisfano le tue esigenze e devi creare i tuoi modelli personalizzati. Come è possibile utilizzare l'apprendimento automatico per addestrare il proprio modello personalizzato senza tempo e potenza di calcolo sostanziale? Watson Machine Learning. Come puoi utilizzare il tuo modello personalizzato per rilevare gli oggetti, in tempo reale, con la totale privacy degli utenti, tutto su un dispositivo con potenza di elaborazione limitata? Core ML di Apple, TensorFlow.js e TensorFlow Lite.

Descrizione

In questo modello di codice, creerai un'app iOS, Android o Web (o tutte e tre) che ti consente di utilizzare i tuoi modelli personalizzati per rilevare gli oggetti. Creerai un'istanza di IBM Cloud Object Storage per archiviare i tuoi dati etichettati, quindi dopo che i tuoi dati saranno pronti, imparerai come avviare un'istanza di Watson Machine Learning per addestrare il tuo modello personalizzato su GPU top-of-the-line . Dopo che il modello ha completato l'addestramento, è sufficiente trascinare il modello nell'applicazione.

Dopo aver completato questo modello di codice, è necessario comprendere come:

  • Etichettare i dati che possono essere utilizzati per il rilevamento di oggetti
  • Usa i tuoi dati personalizzati per addestrare un modello usando Watson Machine Learning
  • Rileva oggetti con Core ML

Flow

Diagramma per la creazione di un'app di visione artificiale con Watson ml

  1. Carica i dati di training su IBM Cloud Object Storage.
  2. Watson Machine Learning estrae i dati di training da IBM Cloud Object Storage e forma un modello con TensorFlow. Il modello addestrato viene salvato in IBM Cloud Object Storage.
  3. I modelli addestrati vengono aggiunti all'app.
  4. L'utente interagisce con le app in grado di rilevare oggetti in tempo reale.

Fonte: https://developer.ibm.com/patterns/create-a-real-time-object-detection-app-using-watson-machine-learning/

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