สร้างเว็บแอปเพื่อโต้ตอบกับวัตถุที่ตรวจพบโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

สรุป

โมเดล IBM Model Asset eXchange (MAX) ที่โฮสต์บน Machine Learning eXchange (https://ml-exchange.org/models/) ช่วยให้นักพัฒนาแอปพลิเคชันที่ไม่มีประสบการณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้อย่างง่ายดาย รูปแบบโค้ดนี้แสดงวิธีสร้างเว็บแอปพลิเคชันอย่างง่ายเพื่อแสดงภาพเอาต์พุตข้อความของโมเดล MAX เว็บแอปใช้ เครื่องตรวจจับวัตถุ จาก MAX และสร้าง UI เว็บแบบง่ายที่แสดงกรอบล้อมรอบวัตถุที่ตรวจพบในรูปภาพ และช่วยให้คุณสามารถกรองวัตถุตามป้ายกำกับและความแม่นยำที่เป็นไปได้ที่แบบจำลองกำหนด

รายละเอียด

รูปแบบโค้ดนี้ใช้หนึ่งในโมเดลจาก Model Asset eXchange ซึ่งเป็นการแลกเปลี่ยนที่คุณสามารถค้นหาและทดลองกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ใช้ตัวตรวจจับวัตถุเพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่จดจำวัตถุในรูปภาพ และให้คุณกรองวัตถุตามป้ายกำกับที่ตรวจพบและความแม่นยำในการทำนาย เว็บแอปพลิเคชันมีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบโต้ตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากเซิร์ฟเวอร์ Node.js แบบน้ำหนักเบาโดยใช้ Express เซิร์ฟเวอร์โฮสต์ UI เว็บฝั่งไคลเอ็นต์และถ่ายทอดการเรียก API ไปยังโมเดลจาก UI ของเว็บไปยังจุดสิ้นสุด REST สำหรับโมเดล UI ของเว็บรับรูปภาพและส่งไปยังจุดสิ้นสุด REST ของโมเดลผ่านเซิร์ฟเวอร์ และแสดงออบเจ็กต์ที่ตรวจพบบน UI ตำแหน่งข้อมูล REST ของโมเดลได้รับการตั้งค่าโดยใช้อิมเมจ Docker ที่ให้ไว้ใน MAX UI บนเว็บจะแสดงออบเจ็กต์ที่ตรวจพบในรูปภาพโดยใช้กล่องขอบเขตและป้ายกำกับ และมีแถบเครื่องมือเพื่อกรองออบเจ็กต์ที่ตรวจพบตามป้ายกำกับหรือเกณฑ์สำหรับความแม่นยำในการทำนาย

เมื่อคุณเสร็จสิ้นรูปแบบโค้ดนี้ คุณจะเข้าใจวิธี:

• สร้างอิมเมจ Docker ของโมเดล Object Detector MAX
• ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย REST endpoint
• จดจำวัตถุในรูปภาพโดยใช้ REST API ของโมเดล MAX
• เรียกใช้เว็บแอปพลิเคชันที่ใช้ REST API . ของโมเดล

ไหล

1. ผู้ใช้ใช้ UI ของเว็บเพื่อส่งรูปภาพไปยัง Model API
2. Model API ส่งคืนข้อมูลออบเจ็กต์และ UI ของเว็บจะแสดงออบเจ็กต์ที่ตรวจพบ
3. ผู้ใช้โต้ตอบกับ UI ของเว็บเพื่อดูและกรองออบเจ็กต์ที่ตรวจพบ

คำแนะนำ

พร้อมนำโค้ดรูปแบบนี้ไปใช้หรือยัง? รายละเอียดที่สมบูรณ์เกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นใช้งานและการใช้แอปพลิเคชันนี้อยู่ใน README.

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