Resumo
Seja contando carros na estrada ou pessoas presas em telhados durante um desastre natural, há vários usos para detecção de objetos. Frequentemente, modelos treinados de detecção de objetos não atendem às suas necessidades, e é preciso ser criativo para criar os próprios modelos. Como você pode usar machine learning para treinar seu próprio modelo sem tanto poder computacional e tempo? Watson Machine Learning. Como você pode usar seus modelos personalizados para detectar objetos, em tempo real, com privacidade garantida ao usuário e com um dispositivo com poder computacional limitado? Apple’s Core ML, TensorFlow.js e TensorFlow Lite.
Descrição
Neste padrão de código, você desenvolverá um app iOS, Android ou web (ou todos os três) que permite utilizar seu modelo com treino customizado para detecção de objetos. Você criará uma instância no IBM Cloud Storage para armazenar os dados rotulados, e depois que as informações estiverem prontas, você aprenderá a iniciar uma instância no Watson Machine Learning para treinar seu próprio modelo em GPUs top de linha. Após completar o treino, você pode implementar seu modelo na aplicação com um simples “drag-and-drop”.
Quando você completar este padrão de código, você saberá:
rotular dados que podem ser usados para detecção de objetos;
usar seus dados personalizados para treinar um modelo usando Watson Machine Learning;
detectar objetos com Core ML.
Fluxo
Fazer o upload de seus dados para treinamento no IBM Cloud Object Storage.
O Watson Machine Learning puxa os dados de treinamento do IBM Cloud Object Storage e treina um modelo com TensorFlow. O modelo treinado é igualmente armazenado no IBM Cloud Object Storage.
Os modelos treinados são adicionados ao app.
O usuário interage com os apps que podem detectar objetos em tempo real.
Instruções
Para começar a construir o aplicativo, você pode seguir as etapas descritas no seguinte workshop.
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