AI BUILDER / DETECCIÓN DE OBJETOS

AI BUILDER / DETECCIÓN DE OBJETOS

En esta guía veremos el modelo de AI que es la detección de objetos (Object Detection). Específicamente como construir y entrenar el modelo.

Este modelo nos permite contar, ubicar e identificar objetos seleccionados dentro de cualquier imagen. Puede usar este modelo en PowerApps para extraer información de las imágenes que toma con la cámara o cargar en una aplicación.

Pre – Requisitos

  • Una licencia de Power Apps
  • Un complemento o una versión de prueba de AI Builder

Para crear un modelo con AI Builder:

  1. Inicie sesión en Power Apps.
  2. En el panel izquierdo, seleccione AI Builder > Build.
  3. En el panel derecho, seleccione el tipo de modelo que coincida con lo que desea hacer. Entonces, estás listo para comenzar.

Paso Nro. 1: Asigne a su modelo el nombre (Por ejemplo: Productos Te) también nos asegúramos de incluir su nombre como parte del nombre del modelo. Esto hará que sea más fácil de encontrar más adelante. Haz clic en crear.

Paso Nro. 2: A continuación, seleccionamos un dominio de modelo. A esto nos referimos a optimizar el modelo para casos de uso específicos. Los cuales existen 3 dominios y los veremos a continuación:

  • Objetos comunes: el valor predeterminado. Use este dominio si sus casos de uso no encajan con las aplicaciones concretas que hay a continuación.
  • Objetos en estanterías de comercios: detecta productos empaquetados de forma densa en las estanterías.
  • Logotipo de la marca: optimizado para la detección del logotipo.

Seleccione un modelo para su dominio y haga clic en Siguiente.

Paso Nro. 3: Ahora pasemos a agregar los nombres de los artículos de Te, los cuales en este modelo vamos a reconocer y haga clic en Siguiente..

Paso Nro. 4: Haga clic en agregar imágenes.

Paso Nro. 5: Ahora pasemos al paso de carga de imágenes. Las imágenes que ha recopilado por adelantado ahora le resultarán útiles, ya que debe cargarlas a AI Builder.

  1. Prepare sus imágenes en la ubicación de almacenamiento desde donde desea agregarlas. Actualmente puede agregar imágenes desde el almacenamiento local, SharePoint o Azure Blob Storage.

Las imágenes que ha recopilado por adelantado ahora le resultarán útiles, ya que debe cargarlas a AI Builder.

Nota:

Las imágenes que use como fuente para su modelo de detección de objeto deben tener estas características:

  • Formato:
    • JPG
    • PNG
    • BMP
  • Tamaño:
    • Máximo 6 MB para entrenamiento
    • Ancho/alto mínimo de 256 píxeles x 256 píxeles.
  • Cantidad
    • Por lo menos tener 15 imágenes por objeto para el conjunto de entrenamiento. Con menos imágenes hay un riesgo probable de que el modelo aprenda conceptos que son solo ruido o no pertinentes. El entrenamiento del modelo con más imágenes aumentará la precisión.
    • Otra consideración es asegurarse de que los datos están equilibrados. Si tiene 500 imágenes de un objeto y solo 50 de otro, el conjunto de datos de entrenamiento no estará equilibrado. Es probable que el modelo sea mejor reconociendo uno de los objetos.
    • También incluir diferentes tipos de imágenes se asegurará de que el modelo sea imparcial y pueda generalizar correctamente.
    • Usar imágenes con diferentes fondos, diversos tamaños, ángulos de la cámara y que cuenten con buena iluminación, puede ser imágenes tomadas con flash, alta exposición, etc.

Paso Nro. 6: Una vez cargadas las imágenes, pasamos al proceso de etiquetado que es una parte esencial de la detección de objetos. Se trata de dibujar rectángulos alrededor de los objetos de interés y después asignar un nombre al rectángulo que quiere que el modelo asocie con este objeto.

Seleccione la primera imagen para comenzar a etiquetar. Posteriormente, agregamos el nombre del producto.

Pase el cursor sobre la imagen, cerca de un elemento que desee etiquetar. Debe aparecer un cuadro punteado alrededor del elemento. Se ha detectado como un único elemento que se puede etiquetar.

Paso Nro. 6: Una vez que haya completado el etiquetado, obtendrá un resumen de las etiquetas. Si no ha etiquetado lo suficiente para el análisis, deberá cargar y etiquetar más ejemplos.

Una vez que se marque de color morado todas las etiquetas podemos pasar al siguiente paso.

Paso Nro, 7: Una vez que haya definido suficientes etiquetas para entrenar el modelo, podrá iniciar el entrenamiento. Haga clic en Siguiente.

Paso Nro. 8: Haz clic en Entrenar.

Paso Nro. 9: El entrenamiento toma unos minutos. Una vez finalizado el proceso de entrenamiento nos dirigimos a la sección de modelos.

Paso Nro. 10: Seleccionamos el modelo que acabas de hacer.

Paso Nro. 11: Seleccionamos la prueba rápida.

Paso Nro., 12: Cargamos o arrastramos una de sus imágenes de prueba para analizarla.

Paso Nro. 13: Verificamos el análisis y el nivel de confianza para el producto.

Paso Nro. 14: Publicamos el modelo.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *