本文介绍一个案例,使用custom vision 对混凝土骨料进行分类:
Azure Custom Vision(自定义视觉)是一种图像识别服务,可用于构建、部署和改进你自己的图像标识符。 图像标识符根据图像的视觉特征将标签(表示类或对象)应用于图像 。
自定义视觉服务使用机器学习算法分析图像。 你作为开发人员提交多组图像, 然后在提交时自行标记图像,此算法会针对该数据进行训练并计算其自己的准确度, 训练算法以后,即可在图像识别应用中测试它、重新训练它并最终使用它对新图像进行分类。 也可导出模型本身,方便脱机使用。
可以将自定义视觉功能分为两种功能:
图像分类 可将一个或多个标签应用到图像。
对象检测 与之类似,但还在图像中返回坐标,坐标中可以找到应用的标签。
图文步骤:
创建Custom Vision:
资源创建完成进入主界面:
创建项目:
批量添加训练图片,类型为粗骨料,并标记tag为 big:
批量添加训练图片,类型为细骨料,并标记tag为 small:
训练:
在线预测测试:
测试结果:
导出离线模型:
下一讲介绍如何将导出的模型部署到边缘设备上。
本案例用到的图片素材:
https://videos.51azure.cloud/files/custom-vision-stone-demo/photo-stone.zip
本案例导出的custom vision 容器:
Arm版本:https://videos.51azure.cloud/files/custom-vision-stone-demo/stone.DockerFile.ARM.zip
Linux 版本:https://videos.51azure.cloud/files/custom-vision-stone-demo/stone.DockerFile.Linux.zip