Makine Öğrenimi Kullanılarak Algılanan Nesnelerle Görsel Etkileşim Kurmak İçin Bir Web Uygulaması Oluşturun

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Özet

Machine Learning eXchange'te barındırılan IBM Model Asset eXchange (MAX) modelleri (https://ml-exchange.org/models/) veri bilimi deneyimi olmayan uygulama geliştiricilerine önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modellerine kolay erişim olanağı sağladı. Bu kod modeli, MAX modelinin metin çıktısını görselleştirmek için basit bir web uygulamasının nasıl oluşturulacağını gösterir. Web uygulaması şunları kullanır: Nesne Dedektörü MAX'tan yararlanır ve bir görüntüde algılanan nesnelerin etrafında sınırlayıcı kutular görüntüleyen ve nesneleri etiketlerine ve model tarafından verilen olası doğruluklara göre filtrelemenize olanak tanıyan basit bir web kullanıcı arayüzü oluşturur.

Açıklama

Bu kod modeli, açık kaynaklı derin öğrenme modellerini bulabileceğiniz ve deneyebileceğiniz bir borsa olan Model Asset eXchange'teki modellerden birini kullanır. Özellikle, bir görüntüdeki nesneleri tanıyan ve nesneleri algılanan etiketlerine ve tahmin doğruluğuna göre filtrelemenize olanak tanıyan bir web uygulaması oluşturmak için Nesne Dedektörünü kullanır. Web uygulaması, Express kullanan hafif bir Node.js sunucusu tarafından desteklenen etkileşimli bir kullanıcı arayüzü sağlar. Sunucu, istemci tarafında bir web kullanıcı arayüzü barındırır ve modele yapılan API çağrılarını web kullanıcı arayüzünden model için bir REST uç noktasına aktarır. Web kullanıcı arayüzü bir görüntüyü alır ve sunucu aracılığıyla model REST uç noktasına gönderir ve algılanan nesneleri kullanıcı arayüzünde görüntüler. Modelin REST uç noktası, MAX'ta sağlanan Docker görüntüsü kullanılarak ayarlanır. Web kullanıcı arayüzü, algılanan nesneleri bir sınırlayıcı kutu ve etiket kullanarak bir görüntüde görüntüler ve algılanan nesneleri etiketlerine veya tahmin doğruluğu için bir eşiğe göre filtrelemek için bir araç çubuğu içerir.

Bu kod modelini tamamladığınızda, şunları nasıl yapacağınızı anlarsınız:

Object Detector MAX modelinin Docker görüntüsünü oluşturun
Bir REST uç noktası ile bir derin öğrenme modeli dağıtın
MAX modelinin REST API'sini kullanarak görüntüdeki nesneleri tanıma
Modelin REST API'sini kullanan bir web uygulaması çalıştırın

akış

Kullanıcı, Model API'sine bir görüntü göndermek için web kullanıcı arayüzünü kullanır.
Model API nesne verilerini döndürür ve web kullanıcı arayüzü algılanan nesneleri görüntüler.
Kullanıcı, tespit edilen nesneleri görüntülemek ve filtrelemek için web kullanıcı arayüzüyle etkileşime girer.