Ustvarite spletno aplikacijo za vizualno interakcijo s predmeti, zaznanimi s strojnim učenjem

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Povzetek

Modeli IBM Model Asset eXchange (MAX), ki gostujejo na eXchange Machine Learning (https://ml-exchange.org/models/) so razvijalcem aplikacij brez izkušenj s podatkovno znanostjo omogočili enostaven dostop do vnaprej izdelanih modelov strojnega učenja. Ta vzorec kode prikazuje, kako ustvariti preprosto spletno aplikacijo za vizualizacijo besedilnega izhoda modela MAX. Spletna aplikacija uporablja Detektor predmetov iz MAX in ustvari preprost spletni uporabniški vmesnik, ki prikaže omejevalne okvire okoli zaznanih predmetov na sliki in vam omogoča filtriranje predmetov na podlagi njihove oznake in verjetne natančnosti, ki jo podaja model.

Opis

Ta vzorec kode uporablja enega od modelov iz borze Model Asset eXchange, kjer lahko najdete in eksperimentirate z odprtokodnimi modeli globokega učenja. Natančneje, uporablja detektor predmetov za ustvarjanje spletne aplikacije, ki prepozna predmete na sliki in vam omogoča filtriranje predmetov na podlagi njihove zaznane oznake in natančnosti predvidevanja. Spletna aplikacija ponuja interaktivni uporabniški vmesnik, ki ga podpira lahek strežnik Node.js z uporabo Expressa. Strežnik gosti spletni uporabniški vmesnik na strani odjemalca in posreduje klice API-ja modelu iz spletnega uporabniškega vmesnika v končno točko REST za model. Spletni uporabniški vmesnik sprejme sliko in jo prek strežnika pošlje končni točki modela REST ter prikaže zaznane predmete v uporabniškem vmesniku. Končna točka REST modela je nastavljena s sliko Docker, ki je na voljo na MAX. Spletni uporabniški vmesnik prikaže zaznane predmete na sliki z uporabo omejevalnega polja in oznake ter vključuje orodno vrstico za filtriranje zaznanih predmetov na podlagi njihovih oznak ali praga za natančnost predvidevanja.

Ko dokončate ta vzorec kode, razumete, kako:

Zgradite Dockerjevo sliko modela Object Detector MAX
Razmestite model globokega učenja s končno točko REST
Prepoznajte predmete na sliki z uporabo REST API-ja modela MAX
Zaženite spletno aplikacijo, ki uporablja REST API modela

Pretok

Uporabnik uporablja spletni uporabniški vmesnik za pošiljanje slike API-ju modela.
Model API vrne podatke o predmetu in spletni uporabniški vmesnik prikaže zaznane predmete.
Uporabnik komunicira s spletnim uporabniškim vmesnikom, da si ogleda in filtrira zaznane predmete.