ค้นหาและนับรายการด้วยการตรวจจับวัตถุ

รูปแบบรหัสนี้เป็นส่วนหนึ่งของ เริ่มต้นใช้งาน IBM Maximo Visual Inspection เส้นทางการเรียนรู้.

สรุป

การตรวจจับวัตถุมีการใช้งานและโอกาสที่แตกต่างจากการจัดประเภทรูปภาพ รูปแบบโค้ดนี้สาธิตวิธีใช้ IBM Maximo Visual Inspection Object Detection เพื่อตรวจจับและติดป้ายกำกับออบเจ็กต์ภายในรูปภาพ (ในกรณีนี้คือผลิตภัณฑ์ Coca-Cola) โดยอิงจากการฝึกอบรมที่กำหนดเอง จากนั้น คุณสามารถปรับแต่งตัวอย่างชุดข้อมูลเริ่มต้นนี้ได้อย่างง่ายดายด้วยชุดข้อมูลของคุณเอง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ

รายละเอียด

ลองนึกภาพว่าคุณเป็นซัพพลายเออร์ของสินค้า (เช่น น้ำอัดลม) และต้องการทราบว่ามีขวดกี่ขวดบนชั้นวางของร้าน คุณสามารถสร้างแอพที่ช่วยให้คุณทำอย่างนั้นได้ IBM Maximo Visual Inspection ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมตามรูปภาพที่คุณอัปโหลดและติดป้ายกำกับ คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใดๆ เพื่อฝึกฝน ปรับใช้ และทดสอบโมเดลการตรวจจับวัตถุใหม่ คุณเพียงแค่อัปโหลดรูปภาพ ใช้เมาส์ของคุณเพื่อติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพของคุณ จากนั้นให้ IBM Maximo Visual Inspection ทำการเรียนรู้

ด้วยรูปแบบนี้ คุณจะใช้การฝึกการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับการตรวจจับวัตถุ เพียงไม่กี่คลิก คุณก็ฝึกและปรับใช้โมเดลได้ หลังจากที่คุณฝึกและปรับใช้โมเดล ตำแหน่งข้อมูล REST จะช่วยให้คุณค้นหาและนับรายการในรูปภาพได้ รูปแบบโค้ดประกอบด้วยชุดข้อมูลตัวอย่างเพื่อช่วยคุณสร้างเครื่องตรวจจับขวดโค้ก แต่คุณสามารถใช้ตัวอย่างของคุณเองและตรวจจับวัตถุอื่นๆ ได้

IBM Maximo Visual Inspection นำเสนอ REST API สำหรับการดำเนินการอนุมาน คุณสามารถใช้ไคลเอ็นต์ REST ใดๆ สำหรับการตรวจจับอ็อบเจ็กต์กับโมเดลแบบกำหนดเองของคุณ และคุณสามารถใช้ IBM Maximo Visual Inspection UI เพื่อทดสอบได้ ตัวอย่างนี้รวมถึงตัวอย่างแอป Node.js ที่สาธิตวิธีการอัปโหลดรูปภาพ แล้ววาดภาพด้วยป้ายกำกับและกรอบล้อมรอบวัตถุที่ตรวจพบ

เมื่อคุณทำรูปแบบโค้ดนี้เสร็จสมบูรณ์แล้ว คุณควรทราบวิธี:

• สร้างชุดข้อมูลสำหรับการตรวจจับวัตถุด้วย IBM Maximo Visual Inspection
• ฝึกและปรับใช้โมเดลตามชุดข้อมูล
• ทดสอบโมเดลโดยใช้การเรียก REST

ไหล

1. อัปโหลดอิมเมจเพื่อสร้างชุดข้อมูล IBM Maximo Visual Inspection
2. ติดป้ายกำกับวัตถุในชุดข้อมูลภาพก่อนการฝึก
3. ฝึก ปรับใช้ และทดสอบโมเดลใน IBM Maximo Visual Inspection
4. ใช้ไคลเอ็นต์ REST เพื่อตรวจหาวัตถุในรูปภาพ

คำแนะนำ

ค้นหาขั้นตอนโดยละเอียดสำหรับรูปแบบนี้ใน README. ขั้นตอนเหล่านี้จะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการ:

1. โคลน repo powerai-vision-object-detection GitHub
2. ล็อกอินเข้าสู่ IBM Maximo Visual Inspection
3. สร้างชุดข้อมูลใหม่สำหรับการฝึกการตรวจจับวัตถุ
4. สร้างแท็กสำหรับวัตถุการฝึกอบรมและติดป้ายกำกับวัตถุ
5. สร้างงาน DL
6. ปรับใช้และทดสอบโมเดล
7. เรียกใช้แอป

สรุป

รูปแบบโค้ดนี้สาธิตวิธีใช้ IBM Maximo Visual Inspection Object Detection เพื่อตรวจจับและติดป้ายกำกับอ็อบเจ็กต์ภายในอิมเมจตามการฝึกที่กำหนดเอง รูปแบบรหัสเป็นส่วนหนึ่งของ เริ่มต้นใช้งาน IBM Maximo Visual Inspection เส้นทางการเรียนรู้ หากต้องการดำเนินการต่อในซีรีส์และเรียนรู้เกี่ยวกับคุณลักษณะ IBM Maximo Visual Inspection เพิ่มเติม โปรดดูรูปแบบโค้ดถัดไป การติดตามวัตถุในวิดีโอด้วย OpenCV และ Deep Learning.

ที่มา: https://developer.ibm.com/patterns/locate-and-count-items-with-object-detection/