总结
无论您是在计数公路上的汽车还是在自然灾害中被困在屋顶上的人，都有许多用于检测对象的用例。 通常，预训练的对象检测模型不适合您的需求，您需要创建自己的自定义模型。 在没有实质性的计算能力和时间的情况下，如何使用机器学习来训练自己的自定义模型？ 沃森机器学习。 您如何使用自定义训练的模型在具有有限计算能力的设备上实时，完全用户隐私地实时检测对象？ Apple的Core ML，TensorFlow.js和TensorFlow Lite。
课程描述
在此代码模式中，您将构建一个iOS，Android或Web应用程序（或全部三个），使您可以使用自己的自定义训练模型来检测对象。 您将创建一个IBM Cloud Object Storage实例来存储标记的数据，然后在数据准备就绪后，您将学习如何启动Watson Machine Learning实例以在顶级GPU上训练您自己的定制模型。 。 模型完成训练后，您只需将模型拖放到应用程序中即可。
完成此代码模式后，您应该了解如何：
- 可用于对象检测的标签数据
- 使用您的自定义数据通过Watson Machine Learning训练模型
- 使用Core ML检测对象
自动化流程
- 将培训数据上载到IBM Cloud Object Storage。
- Watson Machine Learning从IBM Cloud Object Storage中提取训练数据，并使用TensorFlow训练模型。 经过训练的模型将保存回IBM Cloud Object Storage。
- 训练有素的模型将添加到应用程序。
- 用户与可以实时检测对象的应用进行交互。
