检测药丸个数-对象检测-600学习网

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你听说过人们用人工智能来解决他们的行业问题吗，比如医生用人工智能识别癌细胞，闭路电视识别货架上的产品，甚至是猫探测器？这些”AI”背后的基本逻辑是自定义对象检测。

在这个故事中，我们将探索如何通过向AI提供大量药丸图像来训练AI检测定制药丸。(不到30分钟！)

你可以在家里玩一个简单的黄涩药丸，或者访问这里的代码：https://github.com/manfye/reacttfjs天青物体检测。目标检测目标检测是一项计算机视觉任务，涉及两个主要任务：定位图像中的一个或多个对象，并对图像中的每个对象进行分类图像分类和目标检测(分类和定位)。

与图像分类(图2)相反，对象检测目标是通过边界框和定位对象的类别来预测对象在图像中的位置，并且输出可以超过一个类别。自定义对象检测目前，在线提供各种预训练模型，例如COCO-SSD，它可以检测80多个常用对象，如人.铅笔和智能手机。然而，该模型不能满足检测定制对象的需要。例如，我是一名药剂师，我想创建一个可以在网络摄像头中检测和计数药丸的网络应用程序。传统上，要训练自定义对象，需要将尽可能多的标记图像输入到训练框架中，例如tensorflow和python。然后运行该框架以获得能够检测对象的最终训练模型。训练自定义对象检测模型的过程：

目前，最先进的方法是使用Python和tensorflow等训练框架来训练模型。然而，这种方法有许多缺点，如计算量大.设置时间长.对图形卡的要求高，不适合初学者。因此，出现了一种商业(免费层可用)方法来训练模型。在本文中，我将向您展示如何使用Microsoft Azure Custom Vision方法来训练张量流。js对象检测模型。目标检测模型训练Custom Vision是一种人工智能服务，是Windows Azure应用程序计算机视觉的端到端平台。它为Azure用户提供了一个免费的层，以将其对象检测或图像分类器模型训练为API。对于自由层，每个项目最多允许5000个训练图像，足够大，可以检测到几种类型的对象。Azure Custom Vision的定价：

注册后，单击新建项目和新建以创建新产品。要创建新项目，请执行以下操作：

然后，创建一个新的资源组并选择类别：”CustomVision，Training”和”F0″，以使用CustomView Training的自由层创建新资源：

回到”创建新项目”页面，您会注意到，一旦选择了资源，就可以选择项目类型和域，然后选择”对象检测”和”常规(压缩)”。通过选择压缩，Windows Azure允许您以各种格式下载经过训练的模型。

您将到达下图所示的培训平台，然后单击图像上传。定制视觉培训平台：

上传未标记的图像进行标记。在本文中，我的药丸图像资源在这里。[2]在我的案例中，我上传了大约50-100张图片用于培训。

接下来，逐个标记图像(这是一个乏味的部分)。幸运的是，Custom Vision为您提供了一个非常友好的标记工具，可以简化标记过程。

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使用React和Tensorflow.js检测自定义对象

1.设置CreateReact应用程序

在终端中通过以下命令创建Create React应用程序：

npx create－react－app tfjs－azureObject

cd tfjs－蓝涩对象

安装tensorflow.js和Microsoft Customvision，如下所示：

npm安装