Custom Vision
Custom Vision ist ein AI-gestützter Bilderkennungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern.
https://customvision.ai/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:12/11/2024
Was ist Custom Vision
Custom Vision ist ein kognitiver Dienst, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird und es Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, ihre eigenen spezialisierten Computer-Vision-Modelle zu erstellen, ohne tiefgreifendes Fachwissen in maschinellem Lernen oder Computer-Vision zu benötigen. Es ermöglicht Benutzern, Modelle zu trainieren, um spezifische Inhalte in Bildern zu erkennen, indem sie einfach einige Bilder hochladen und beschriften. Der Dienst verwendet fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, um die visuellen Merkmale von Bildern zu analysieren und lernt, benutzerdefinierte Objekte, Klassen oder Attribute zu identifizieren.
Hauptfunktionen von Custom Vision
Custom Vision ist ein cloudbasiertes KI-Dienst von Microsoft, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Hochladen und Kennzeichnen von Bildern, zum Trainieren von Modellen und zum Exportieren für die Verwendung in verschiedenen Anwendungen. Der Dienst verwendet maschinelles Lernen, um Bilder zu analysieren, und kann mit kleinen Datensätzen verwendet werden, um schnell Prototypen zu erstellen und an Computervisionsmodellen zu iterieren.
Einfaches Bildkennzeichnen: Bilder hochladen und schnell über eine intuitive Oberfläche Tags oder Begrenzungsrahmen hinzufügen.
Schnelles Modelltraining: Benutzerdefinierte Modelle mithilfe von maschinellem Lernen mit nur einer kleinen Anzahl von bezeichneten Bildern trainieren.
Modell-Export: Trainierte Modelle zur Offline-Nutzung auf verschiedenen Plattformen und Edge-Geräten exportieren.
REST API Integration: Einfache API-Aufrufe verwenden, um Vorhersagen mit trainierten Modellen in Anwendungen zu treffen.
Iterative Verbesserung: Modellgenauigkeit kontinuierlich verbessern, indem Bilder hinzugefügt und das Modell erneut trainiert wird.
Anwendungsfälle von Custom Vision
Qualitätskontrolle in der Fertigung: Fehler erkennen oder Produkttypen auf Montagelinien klassifizieren.
Einzelhandelsbestandsmanagement: Produkte auf Lagerregalen mithilfe von Bildern identifizieren und zählen.
Inhaltsmoderation: Automatisch unangemessene Bilder in benutzergenerierten Inhalten kennzeichnen.
Landwirtschaftliche Kulturüberwachung: Pflanzenarten identifizieren oder Pflanzenkrankheiten aus Luftbildern erkennen.
Logodetektion in der Marketing: Vorkommen von Markenlogos in sozialen Medien oder Werbebildern verfolgen.
Vorteile
Einfach zu bedienen, keine Kenntnisse in maschinellem Lernen erforderlich
Schnelles Prototyping mit kleinen Datensätzen
Flexible Bereitstellungsoptionen einschließlich Cloud und Edge
Nachteile
Kann für sehr komplexe Sichtaufgaben Einschränkungen haben
Erfordert ein Azure-Abonnement für volle Funktionalität
Leistung hängt von der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten ab
Wie man Custom Vision verwendet
Erstellen Sie ein Custom Vision Projekt: Gehen Sie zu https://customvision.ai und melden Sie sich mit Ihrem Microsoft-Konto an. Erstellen Sie ein neues Projekt, wählen Sie den geeigneten Projekttyp (Klassifizierung oder Objekterkennung) und die Domäne.
Bilder hochladen und beschriften: Laden Sie eine Reihe von Trainingsbildern in Ihr Projekt hoch. Für die Klassifizierung fügen Sie jedem Bild Tags hinzu. Für die Objekterkennung zeichnen Sie Begrenzungsrahmen um Objekte und beschriften sie.
Das Modell trainieren: Klicken Sie auf die Schaltfläche 'Trainieren', um Ihr benutzerdefiniertes Vision-Modell auf den hochgeladenen und beschrifteten Bildern zu trainieren. Custom Vision verwendet maschinelles Lernen, um ein Modell basierend auf Ihren Daten zu erstellen.
Modellleistung bewerten: Überprüfen Sie die Leistungsmetriken des Modells wie Präzision und Rückruf. Testen Sie das Modell, indem Sie neue Bilder hochladen, um zu sehen, wie gut es vorhersagt.
Das Modell verbessern: Fügen Sie weitere Trainingsbilder hinzu, insbesondere für Tags/Objekte, die schlecht abgeschnitten haben. Trainieren Sie das Modell erneut, um seine Genauigkeit zu verbessern.
Das Modell veröffentlichen: Wenn Sie mit der Leistung des Modells zufrieden sind, veröffentlichen Sie es, um einen Vorhersage-Endpunkt zu erhalten, der über die REST-API aufgerufen werden kann.
Das Modell verwenden: Integrieren Sie das veröffentlichte Modell in Ihre Anwendung, indem Sie API-Aufrufe an den Vorhersage-Endpunkt senden, um neue Bilder zu klassifizieren oder Objekte zu erkennen.
Custom Vision FAQs
Custom Vision ist ein Azure AI-Dienst, der es Ihnen ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle mithilfe einer einfachen Web-UI oder API zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern. Es ermöglicht Ihnen, Modelle zu trainieren, um bestimmte Inhalte in Bildern zu erkennen, ohne umfangreiche Kenntnisse in maschinellem Lernen zu benötigen.
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