Custom Vision Anleitung
Custom Vision ist ein AI-gestützter Bilderkennungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern.
Mehr anzeigenWie 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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