建立 Visual Recognition 服务的初学者指南

栏目: 数据库 · 发布时间: 4年前

内容简介:今天的一个重要问题是能够从你拥有的数据中创造价值。正如您所知,IBM 一直是人工智能和机器学习领域的先驱。此外,IBM 还在 IBM Cloud 中提供了一组可供所有人使用的 Watson API。这些 API 中包括Watson Visual Recognition API 允许您使用可视数据来获取有关图像中数据的信息。下面介绍了其中的几个模型:Visual Recognition 服务的每个实例都随附一个 API 密钥,允许您通过创建和使用连接来调用该 API。该 API 支持许多不同的编码语言,例如

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今天的一个重要问题是能够从你拥有的数据中创造价值。正如您所知,IBM 一直是人工智能和机器学习领域的先驱。此外,IBM 还在 IBM Cloud 中提供了一组可供所有人使用的 Watson API。这些 API 中包括 Watson Assistant (聊天机器人构建平台)、自然语言处理引擎等。本文特别讨论了一个 Watson API,即 Watson Visual Recognition

Watson Visual Recognition API 允许您使用可视数据来获取有关图像中数据的信息。下面介绍了其中的几个模型:

  • 通用模型:这是一个经过训练的模型,可让您使用活跃的大型数据集来从自己的图片中获取洞察力。
  • 食物模型:与通用模型类似,但此模型使用特定的食物数据集。您可以使用此模型来查找任何类型的食物,其中一个主要应用是餐饮业,特别是当您想要创建一个特定菜单时。
  • 人脸模型:允许您分析模型中的面部,获取图片中人物的性别和年龄;如果是名人,此模型还会为您提供其姓名。通过使用此模型,您可以分析数据并为产品创建特殊功能。
  • 显式模型:允许您分析图像是否包含不适当的内容。
  • 文本模型:允许您从图片中抽取文本并具有文本元数据。此选项目前处于封闭测试阶段,但可进行注册。
  • 定制模型:允许您使用自己的图片来创建定制模型,并对其进行训练以获得更好的结果。

使用 Watson Visual Recognition

Visual Recognition 服务的每个实例都随附一个 API 密钥,允许您通过创建和使用连接来调用该 API。该 API 支持许多不同的编码语言,例如 Java™、Node.js 和 Python。该 工具 如下图所示。

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您可以看到刚刚提到的所有模型。

在“概览”部分中,您可以看到服务凭证(包括 API 密钥)。

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当单击其中一个模型上的 测试 时,将打开该模型的首页。您可以在其中找到有关该模型的所有信息,例如,您拥有的图片数据集数量以及您上传的图片数量。 在单击 实现 后,您将获得代码以帮助您将此API实现到自己的代码中。

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在设置完实例后,下一步是什么?基本上,下一步是开始训练定制模型或使用通用模型。训练定制模型所需的最少图片数量是两个数据集(10 张图片),但建议您上传更多图片以获得更好的结果。

在开始之前,您应该注意以下几点:

  • 成本低。您可获得高性价比,并获得非常好的结果。
  • 为了使您的数据更有意义,请勿缩减图片数量。上传几个图片数据集(每个数据集中的图片应多于 50 张)。这可进一步优化您的结果。
  • 勇于使用此服务来尝试新的任务。例如,此服务还提供了颜色识别选项,因此可在更多的实现中使用此服务。

结束语

通过 Watson Visual Recognition 服务,您可以使用机器学习来快速准确地标记、分类和训练可视内容。此 API 提供了一些通用模型和一些可定制模型,成本低且易于使用。试用一下吧。

参考资源

本文翻译自: A beginner’s guide to setting up a visual recognition service (2019-01-10)


以上所述就是小编给大家介绍的《建立 Visual Recognition 服务的初学者指南》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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