Benutzerdefinierte Vision: Objekterkennung mit Python SDK
Inhaltsverzeichnis
🔍 Einführung in die benutzerdefinierte Vision
🛠️ Einrichten des benutzerdefinierten Vision-Dienstes
📊 Erfassung der Trainings- und Vorhersageschlüssel
🔧 Konfiguration des Endpunkts
📝 Vorbereitung des Codes
🔎 Import von Bibliotheken und Konfigurationen
🖼️ Laden von Bildern für die Vorhersage
🧠 Erstellung des Trainings- und Vorhersageclients
📈 Abrufen von Projekten und Iterationen
🚀 Veröffentlichung einer Iteration
🔍 Vorhersage auf Bildern durchführen
🖼️ Anzeige der Ergebnisse
🔍 Einführung in die benutzerdefinierte Vision
Die benutzerdefinierte Vision ist ein leistungsstarker Dienst von Microsoft Azure, der es ermöglicht, maschinelles Sehen in eigene Anwendungen zu integrieren. Mit diesem Dienst können Objekte in Bildern erkannt und klassifiziert werden, was eine Vielzahl von Anwendungsfällen wie Objekterkennung, Bilderkennung und mehr ermöglicht.
🛠️ Einrichten des benutzerdefinierten Vision-Dienstes
Bevor wir beginnen können, müssen wir den benutzerdefinierten Vision-Dienst einrichten. Dazu müssen wir zunächst die Trainings- und Vorhersageschlüssel sowie den Endpunkt erhalten. Diese Informationen können wir aus dem Azure-Portal abrufen.
📊 Erfassung der Trainings- und Vorhersageschlüssel
Die Trainings- und Vorhersageschlüssel sind erforderlich, um auf die Dienste des benutzerdefinierten Vision-Dienstes zuzugreifen. Diese Schlüssel können im Azure-Portal unter den Einstellungen des Dienstes gefunden werden.
🔧 Konfiguration des Endpunkts
Der Endpunkt des benutzerdefinierten Vision-Dienstes ist ebenfalls wichtig für die Verbindung zu den Diensten. Dieser Endpunkt kann ebenfalls im Azure-Portal gefunden werden und wird benötigt, um eine Verbindung zu den Diensten herzustellen.
📝 Vorbereitung des Codes
Bevor wir den benutzerdefinierten Vision-Dienst verwenden können, müssen wir unseren Code vorbereiten. Dies umfasst das Importieren von Bibliotheken, das Laden von Bildern und die Konfiguration des Trainings- und Vorhersageclients.
🔎 Import von Bibliotheken und Konfigurationen
Zu Beginn müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, darunter den benutzerdefinierten Vision-Trainingsclient, den Vorhersageclient, Matplotlib und andere. Außerdem müssen wir unsere Konfigurationen laden, einschließlich der Trainings- und Vorhersageschlüssel sowie des Endpunkts.
🖼️ Laden von Bildern für die Vorhersage
Um Vorhersagen auf Bildern durchzuführen, müssen wir zuerst die Bilder laden, auf denen wir Vorhersagen treffen möchten. Diese Bilder sollten repräsentativ für die Anwendungsfälle sein, für die wir den benutzerdefinierten Vision-Dienst nutzen möchten.
🧠 Erstellung des Trainings- und Vorhersageclients
Nachdem wir unsere Konfigurationen geladen haben, können wir den Trainings- und Vorhersageclient erstellen. Dies ermöglicht es uns, auf die Funktionen des benutzerdefinierten Vision-Dienstes zuzugreifen und Vorhersagen zu treffen.
📈 Abrufen von Projekten und Iterationen
Bevor wir Vorhersagen treffen können, müssen wir auf die aktuellen Projekte und Iterationen zugreifen. Dies ermöglicht es uns, sicherzustellen, dass wir auf dem neuesten Stand sind und die aktuellsten Modelle verwenden.
🚀 Veröffentlichung einer Iteration
Bevor wir Vorhersagen treffen können, müssen wir sicherstellen, dass die aktuelle Iteration des Modells veröffentlicht ist. Dies ist wichtig, damit der Dienst weiß, dass er für Vorhersagen verwendet werden kann.
🔍 Vorhersage auf Bildern durchführen
Nachdem alle Vorbereitungen abgeschlossen sind, können wir endlich Vorhersagen auf unseren Bildern durchführen. Dies umfasst die Verwendung des Trainings- und Vorhersageclients, um Objekte in den Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
🖼️ Anzeige der Ergebnisse
Zum Abschluss werden die Ergebnisse unserer Vorhersagen angezeigt. Dies umfasst die Anzeige der Bilder mit den erkannten Objekten sowie deren Klassifizierung und Konfidenzniveau.
🔍 Zusammenfassung
In diesem Artikel haben wir gelernt, wie man den benutzerdefinierten Vision-Dienst von Microsoft Azure verwendet, um Vorhersagen auf Bildern programmatisch zu treffen. Durch die Einrichtung des Dienstes, die Vorbereitung des Codes und die Durchführung von Vorhersagen konnten wir sehen, wie einfach es ist, maschinelles Sehen in eigene Anwendungen zu integrieren.
Pros:
- Einfache Integration in bestehende Anwendungen
- Hohe Genauigkeit bei der Objekterkennung
- Umfangreiche Dokumentation und Unterstützung durch Microsoft
Cons:
- Erfordert Grundkenntnisse in der Programmierung und Cloud-Nutzung
- Kostenpflichtig je nach Nutzung und Umfang der Dienste
FAQ
Frage: Wie kann ich die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern?
Antwort: Die Genauigkeit der Vorhersagen kann durch die Verwendung von mehr Trainingsdaten und die Feinabstimmung der Modelle verbessert werden.
Frage: Gibt es eine Möglichkeit, benutzerdefinierte Klassifizierungen hinzuzufügen?
Antwort: Ja, der benutzerdefinierte Vision-Dienst ermöglicht die Erstellung eigener Klassifizierungsmodelle, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Frage: Ist der Dienst für den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen geeignet?
Antwort: Ja, der benutzerdefinierte Vision-Dienst kann für Echtzeit-Anwendungen verwendet werden, bietet jedoch auch Optionen für Batch-Verarbeitung von Bildern.
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