Skapa en webbapp för att visuellt interagera med objekt som upptäcks med hjälp av maskininlärning

Sammanfattning

IBM Model Asset eXchange (MAX)-modeller som finns på Machine Learning eXchange (https://ml-exchange.org/models/) har gett applikationsutvecklare utan datavetenskaplig erfarenhet enkel tillgång till förbyggda maskininlärningsmodeller. Detta kodmönster visar hur man skapar en enkel webbapplikation för att visualisera textutdata från en MAX-modell. Webbappen använder Objektdetektor från MAX och skapar ett enkelt webbgränssnitt som visar begränsningsrutor runt upptäckta objekt i en bild och låter dig filtrera objekten baserat på deras etikett och troliga noggrannhet som ges av modellen.

Beskrivning

Detta kodmönster använder en av modellerna från Model Asset eXchange, ett utbyte där du kan hitta och experimentera med djupinlärningsmodeller med öppen källkod. Specifikt använder den Objektdetektorn för att skapa en webbapplikation som känner igen objekt i en bild och låter dig filtrera objekten baserat på deras upptäckta etikett och prediktionsnoggrannhet. Webbapplikationen tillhandahåller ett interaktivt användargränssnitt med stöd av en lätt Node.js-server som använder Express. Servern är värd för ett webbgränssnitt på klientsidan och vidarebefordrar API-anrop till modellen från webbgränssnittet till en REST-slutpunkt för modellen. Webbgränssnittet tar in en bild och skickar den till modellens REST-slutpunkt via servern och visar de upptäckta objekten på användargränssnittet. Modellens REST-slutpunkt ställs in med hjälp av Docker-bilden som tillhandahålls på MAX. Webbgränssnittet visar de upptäckta objekten i en bild med hjälp av en begränsningsruta och etikett och inkluderar ett verktygsfält för att filtrera de upptäckta objekten baserat på deras etiketter eller en tröskel för prediktionsnoggrannheten.

När du har slutfört detta kodmönster förstår du hur du:

• Bygg en Docker-bild av Object Detector MAX-modellen
• Implementera en modell för djupinlärning med en REST-slutpunkt
• Känn igen objekt i en bild med hjälp av MAX-modellens REST API
• Kör en webbapplikation som använder modellens REST API

Flöde

1. Användaren använder webbgränssnittet för att skicka en bild till Model API.
2. Model API returnerar objektdata och webbgränssnittet visar de upptäckta objekten.
3. Användaren interagerar med webbgränssnittet för att visa och filtrera de upptäckta objekten.

Instruktioner

Är du redo att använda det här kodmönstret att använda? Kompletta detaljer om hur du kommer igång och använder det här programmet finns i README.

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