Acest model de cod este parte a Noțiuni introductive cu IBM Maximo Visual Inspection calea de invatare.
Rezumat
Antrenarea unui model de recunoaștere vizuală poate fi repetitivă și plictisitoare. În general, utilizatorii trebuie să încarce manual și să eticheteze fiecare imagine individuală. Acest model de cod arată cum să automatizezi aceste sarcini repetitive prin monitorizarea unui set de foldere folosind un script Python. Pe măsură ce imaginile sunt adăugate în fiecare folder, acestea vor fi încărcate și etichetate în IBM Maximo Visual Inspection. Odată ce au fost încărcate suficiente imagini, va fi antrenat un model de recunoaștere a imaginii.
Descriere
Acest model de cod este destinat utilizatorilor de afaceri care utilizează modele personalizate de recunoaștere vizuală și ar dori să reducă timpul petrecut cu reglarea și reinstruirea manuală a modelelor. Acest lucru se realizează prin utilizarea unui script Python care are capacitatea de a monitoriza folderele pentru modificări. Pe măsură ce imaginile sunt adăugate în fiecare folder desemnat, imaginile sunt încărcate automat în serviciul IBM Maximo Visual Inspection și etichetate corespunzător. Acest lucru simplifică foarte mult procesul de instruire, deoarece nu trebuie să utilizați interfața de utilizare pentru a încărca și a eticheta fiecare imagine individuală. Acest lucru vă permite să actualizați continuu modelele IBM Maximo Visual Inspection fără a depinde de un administrator de sistem.
Când completați acest model de cod, veți putea:
- Automatizați clasificarea și încărcarea imaginilor în IBM Maximo Visual Inspection
- Automatizați instruirea modelului în IBM Maximo Visual Inspection
Debit
- Utilizatorul copiază imaginile respective în subdosarele categoriei.
- Scriptul numără numărul de imagini adăugate și determină dacă numărul de imagini depășește pragul.
- Dacă numărul de imagini depășește pragul de „încărcare”, scriptul execută o solicitare POST și încarcă imagini pentru fiecare categorie.
- Dacă numărul de imagini depășește pragul „antren”, scriptul execută o solicitare POST pentru a începe antrenarea unui model.
Instrucțiuni
Obțineți instrucțiuni detaliate în README fişier. Acești pași vă vor arăta cum să:
- Clonați depozitul.
- Creați folderul de imagini și subfolderele.
- Completați fișierul de configurare.
- Porniți și testați scriptul.
Concluzie
Acest model de cod a explicat cum să automatizezi sarcinile repetitive prin monitorizarea unui set de foldere folosind un script Python. Modelul de cod face parte din Noțiuni introductive cu IBM Maximo Visual Inspection calea de invatare. Pentru a continua cu calea de învățare, priviți modelul următor Încărcați rezultatele inferenței IBM Maximo Visual Inspection într-un tablou de bord.
