之前介绍了构建Azure AI的人脸识别服务Demo,那么对于物体的识别如何呢?今天我就给大家介绍演示构建自定义视觉的Demo实现物品识别,比如我先用机器学习训练它告诉杯子长什么样,给他最少5张杯子的图片即可完成训练,最后我上传或拍照任意水杯的图片或照片,会告诉我这个图片或照片有百分之多少像杯子,当然训练的素材越多,识别的准确率和匹配率就越高。

首先在Azure上创建自定义视觉服务

60.使用Azure AI 自定义视觉服务实现物品识别Demo_AI

创建

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Intelligent Kiosk的自定义视觉Demo目前只支持美国中南部位置,因此只能选择美国中南部,F0就是免费的,但存在调用次数的限制,试用足矣

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创建完成后有2个自定义视觉的认知服务,一个是训练,一个是预测

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先点开训练自定义视觉认知服务,把训练的认知服务键中的密钥1复制到Intelligent Kiosk设置里的自定义视觉训练key里

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接着再打开预测自定义视觉的认知服务,把密钥1复制到Intelligent Kiosk设置里的自定义视觉预测的KEY里

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然后切换回Demo Gallery,选择Custom Vision Explorer Demo

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内置了一些训练好的项目,比如篮球,蓝框,运动员,这里我点击+号自己来训练一组对象

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新建项目点击+号

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项目名称为物体,点击add,图片类别选择通用

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新建一个标签为手机

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在images点击+号我上传5张网上随意找的手机图片

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同理,再新建一个水杯标签,上传5张网上随意找的水杯图片

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一样上传5张鼠标图片,最后点击右上角的训练项目,让机器学习熟悉这些物体是什么

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最后就是测试了,我返回选择目标项目是刚才我自己创建的物体,点击右上角的摄像头,我就自己拍手里拿的水杯照片,可以看到识别出85%像水杯

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同理我再拍一张鼠标,识别出71%像鼠标

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一样拍一张手机,也识别出这是手机(100%像)

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两个物体同框拍照,分别识别出手机和鼠标

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还可以点击右上角的Search网上一张手机照片来让它识别也是没问题的。

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识别准确度取决于提供的素材库的数量以及图片的质量,训练的素材越多,识别的物体的准确度和匹配度就越高,这就是利用Azure进行自定义识别物品的Demo,当然你还可以训练很多自定义的东西,比如天气,交通工具,汽车品牌,汽车部位等等,只要上传相应的图片打上标签,训练后就可以对任意上传和拍照的图片或照片进行识别。