Custom Vision Как использовать

Custom Vision — это сервис распознавания изображений на базе искусственного интеллекта, позволяющий пользователям легко создавать, развертывать и улучшать пользовательские модели классификации изображений и обнаружения объектов.
Посмотреть больше

Как использовать Custom Vision

Создание проекта Custom Vision: Перейдите на https://customvision.ai и войдите с помощью своей учетной записи Microsoft. Создайте новый проект, выбрав подходящий тип проекта (классификация или обнаружение объектов) и домен.
Загрузка и маркировка изображений: Загрузите набор обучающих изображений в свой проект. Для классификации добавьте теги к каждому изображению. Для обнаружения объектов нарисуйте ограничивающие рамки вокруг объектов и обозначьте их.
Обучение модели: Нажмите кнопку Обучить, чтобы обучить вашу пользовательскую модель зрения на загруженных и помеченных изображениях. Custom Vision будет использовать машинное обучение для создания модели на основе ваших данных.
Оценка производительности модели: Просмотрите метрики производительности модели, такие как точность и полнота. Протестируйте модель, загрузив новые изображения, чтобы увидеть, насколько хорошо она прогнозирует.
Улучшение модели: Добавьте больше обучающих изображений, особенно для тегов/объектов, которые показали плохие результаты. Переобучите модель, чтобы повысить ее точность.
Публикация модели: Когда будете удовлетворены производительностью модели, опубликуйте ее, чтобы получить конечную точку прогнозирования, которую можно вызывать через REST API.
Использование модели: Интегрируйте опубликованную модель в свое приложение, выполняя вызовы API к конечной точке прогнозирования для классификации новых изображений или обнаружения объектов.

Часто задаваемые вопросы о Custom Vision

Custom Vision — это служба Azure AI, которая позволяет вам создавать, развертывать и улучшать пользовательские модели классификации изображений и обнаружения объектов с использованием простого веб-интерфейса или API. Она позволяет вам обучать модели распознаванию конкретного содержимого в изображениях без необходимости обширных знаний в области машинного обучения.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Custom Vision

altcheckerai
altcheckerai
AltCheckerAI — это инструмент на основе искусственного интеллекта, который автоматически оптимизирует альтернативный текст изображений для улучшения SEO и доступности веб-сайта через интеллектуальные рекомендации.
IMG Processing
IMG Processing
IMG Processing — это мощный API-сервис, который обеспечивает быструю и надежную обработку изображений, включая загрузку, преобразование и добавление водяных знаков, благодаря простой интеграции.
ImageKit.io
ImageKit.io
ImageKit.io — это комплексная платформа для управления и доставки медиа, которая предоставляет оптимизацию изображений и видео в реальном времени, API для обработки медиа и решения для управления цифровыми активами (DAM) для доставки высококачественных визуальных体验 на веб-сайтах и приложениях.
FLORA
FLORA
FLORA - это инновационный творческий инструмент на основе AI, который объединяет несколько AI возможностей на бесконечном холсте, чтобы обеспечивать персонализированную идентификацию растений, творческий дизайн и интерактивную ботаническую помощь.

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Custom Vision

WatermarkRemover.io
WatermarkRemover.io
WatermarkRemover.io - это онлайн-инструмент на основе искусственного интеллекта, который автоматически удаляет водяные знаки с изображений бесплатно, сохраняя при этом качество изображения.
Lenso.ai
Lenso.ai
Lenso.ai - это инструмент обратного поиска изображений на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям искать места, людей, дубликаты и связанные изображения среди миллиардов веб-изображений.
Dewatermark.ai
Dewatermark.ai
Dewatermark.ai - это бесплатный инструмент с искусственным интеллектом, который автоматически обнаруживает и удаляет водяные знаки с изображений, сохраняя при этом качество изображения.
Pl@ntNet
Pl@ntNet
Pl@ntNet — это проект гражданских наук и мобильное приложение, которое позволяет пользователям идентифицировать растения по фотографиям с использованием ИИ и вносить вклад в исследования биологического разнообразия растений.