Ustvarite aplikacijo za zaznavanje predmetov v realnem času s pomočjo Watson Machine Learning

Povzetek

Ne glede na to, ali štejete avtomobile na cesti ali ljudi, ki so obtičali na strehah zaradi naravne katastrofe, obstaja veliko primerov uporabe za zaznavanje predmetov. Pogosto vnaprej pripravljeni modeli za zaznavanje predmetov ne ustrezajo vašim potrebam in morate ustvariti lastne modele po meri. Kako lahko uporabite strojno učenje za usposabljanje lastnega modela po meri brez znatne računalniške moči in časa? Watsonovo strojno učenje. Kako lahko uporabite svoj prilagojeni model za odkrivanje predmetov v realnem času, s popolno zasebnostjo uporabnika, vse v napravi z omejeno računalniško močjo? Apple's Core ML, TensorFlow.js in TensorFlow Lite.

Opis

V tem vzorcu kode boste zgradili aplikacijo za iOS, Android ali spletno aplikacijo (ali vse tri), ki vam omogoča uporabo lastnih prilagojenih modelov za odkrivanje predmetov. Ustvarili boste primerek IBM Cloud Object Storage za shranjevanje vaših označenih podatkov, nato pa, ko bodo vaši podatki pripravljeni, se boste naučili, kako zagnati primerek Watson Machine Learning za usposabljanje lastnega modela po meri na vrhunskih grafičnih procesorjih . Ko vaš model zaključi usposabljanje, ga lahko preprosto povlečete in spustite v svojo aplikacijo.

Ko dokončate ta vzorec kode, bi morali razumeti, kako:

• Označite podatke, ki jih je mogoče uporabiti za zaznavanje predmetov
• Uporabite svoje podatke po meri za usposabljanje modela z Watson Machine Learning
• Zaznavanje predmetov s Core ML

Pretok

1. Naložite podatke o usposabljanju v IBM Cloud Object Storage.
2. Watson Machine Learning črpa podatke o usposabljanju iz IBM Cloud Object Storage in usposablja model s TensorFlow. Usposobljeni model se shrani nazaj v IBM Cloud Object Storage.
3. Izurjeni modeli so dodani v aplikacijo.
4. Uporabnik komunicira z aplikacijami, ki lahko zaznajo predmete v realnem času.

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