加速图像识别和分割效率, 你需要这个应用

Posted 2021-04-07 IBM 开发者

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插件： Docker 丨  model-asset-exchange 

技术： 人工智能  丨 数据科学 

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课程概要

大多数在线共享的图像通常描述了一个或多个对象的某种设置或某种背景。编辑图像时，无论是将这些对象在其他地方进行进一步处理还是用于某个新的构图，都可能需要花费相当多的时间和精力来裁剪这些单独的对象。

 

本 Code Pattern 使用来自 Model Asset eXchange 的深度学习模型来自动化该裁剪过程并激发创造力。MAX Image Segmenter 模型用于在像素级别标识用户提交的图像中的对象。然后将这些分类的像素用于生成图像的版本，其中每种独特类型的对象都以单独的颜色突出显示，称为颜色。然后将每个段分割成自己的图像文件，可以下载该图像文件以在其他地方使用。上载后续图像时，会使用 PouchDB 将这些图像添加到屏幕下部的轮播中，并保存在浏览器中。从这个轮播中，用户可以查看、删除图像或将图像加载到 Studio 中。

Get 新技能

完成本 Code Pattern 后，您将掌握如何：

• 构建 Image Segmenter MAX 模型的 Docker 镜像

• 通过 REST API 端点部署深度学习模型

• 使用 MAX 模型的 REST API 来识别图像中的对象分段

• 运行一个使用模型的 REST API 的 Web 应用程序

• 与已处理的对象分段进行交互以创建新图像

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