Создание и развертывание моделей видения Landing AI в Tulip
The Third Party Vision Integration will be available in Tulip Instances upon request.
Функция "Снимок" Vision может быть использована со сторонними интеграционными сервисами Tulip для быстрого создания и развертывания классификационной модели зрения. Используя эту функцию с Landing AI, вы можете отправлять изображения для тестирования модели, а модель будет классифицировать различные типы объектов и узнавать достоверность этой классификации.
В этой статье вы узнаете:
- Как ввести учетные данные Landing AI
- Как создать модель классификации
- Как развернуть модель классификации
Предварительные условия
Вы собрали необходимые изображения и классифицировали их для своего набора данных (нужно не менее 10 изображений для каждого класса).
Примеры см. на сайте:* https://library.tulip.co/apps/vision-data-collection* https://support.tulip.co/docs/collecting-data-for-visual-inspection-with-vision
Пример использования: Классификация радиочастотных плат как "аномальных" и "нормальных"
Это может быть использовано для классификации нескольких состояний, но в данном случае мы используем два для простоты.
Введите свои учетные данные Landing AI
- На вкладке "Цех" выберите "Видение".
- В левой боковой панели выберите Models (Модели), а затем нажмите кнопку Manage providers (Управление провайдерами) в правом верхнем углу страницы.
- Введите API-ключ Landing AI.
Создание модели классификации
Когда ваш набор данных готов, собран и классифицирован, нажмите кнопку "Создать модель". Прочитайте эту статью, чтобы узнать, как собирать данные.
Введите название, описание модели и поставщика видения (Landing AI)Затем введите следующие поля:* Тип модели - только классификация (различение известных сущностей)* Таблица Tulip - ваш источник данных Tulip* Изображение - изображение (изображения), которое вы хотите классифицировать* Аннотация - метка (которая становится классом) для каждого изображения* Запрос - запрос для ограничения количества изображений, которые вы решили отправить
Нажмите кнопку Создать модель.
Развертывание модели классификации
Существует четыре статуса для моделей классификации:* Uploading - В настоящее время загружает изображения в Landing AI* Trained - Готова к использованию* Published - Используется в приложении* Failed - Модель столкнулась с проблемами и не может быть использована
Триггер
Tulip автоматически создает коннектор для каждой модели, чтобы вы могли с готовностью развернуть ее, как только она будет обучена.
Выберите триггер Vision AI, затем Run Vision Model Inference и выберите созданную модель. Вам нужно будет указать изображение, по которому вы запускаете модель, и переменную для хранения результата (т. е. класса и уверенности для этого класса).
Результат будет возвращен с "меткой" и "баллом".
Пределы
- 100 моделей зрения
- Размер изображения 20 МБ
- 10K изображений в модели
- 25 запросов в секунду
Классификация
- требуется 2 класса
- минимум 10 изображений на класс