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本文由Rehoo团队Tin原创，无授权禁转！(图片来自网络)
IBM开发人员Nicholas Bourdakos最近创建了一个新的代码模式，几乎任何人都可以使用计算机视觉开发和训练AI模型来识别对象。
Bourdakos的代码模式，称为“使用Watson Machine Learning创建实时对象检测应用程序”，依赖于一种名为Cloud Annotations的工具。它基本上是一个培训AI模型的蓝图，用于识别您训练它的任何对象，使用一种工具可以使标记数据变得简单。
根据Bourdakos 关于该项目的LinkedIn帖子：我看到有人在进行表情符号分类，我认为使用Cloud Annotations和实时对象检测是一个很酷的项目。
使用Cloud Annotations和Code Pattern相对简单。Bourdakos和IBM发布了一个教程，您可以在此处查看，该教程将开发人员完成整个过程：在此代码模式中，您将构建一个iOS应用程序，允许您使用自己的自定义训练模型来检测对象。您将创建一个IBM Cloud Object Storage实例来存储标记数据，然后在数据准备好之后，您将学习如何启动Watson Machine Learning实例以在顶级GPU上训练您自己的自定义模型。模型完成培训后，您只需将Core ML模型插入iOS应用程序即可。
如果这一切看起来都太容易了。从本质上讲，您实际上并没有使用这些步骤训练AI模型，而是重新训练它。IBM已经在数百万张图像上训练了人工智能，以便为其提供无数的计算机视觉功能。它已经理解了曲线和阴影之类的东西。你只是教它识别你正在注释的图像。
但是你可以用它来做很多很酷很有用的东西：
如果您不确定自己是否有足够的经验来开发AI模型来使用云注释，请不要担心。Bourdakos这是否只适用于专家，他告诉我们：我构建了所有代码模式，以便任何级别的开发人员都可以遵循。代码模式“使用Watson Machine Learning创建实时对象检测应用程序”的构建是为了期望开发人员没有机器学习经验。但是，TensorFlow向导仍然有很多值来检查代码模式。
如果您曾经想要推出自己的对象检测AI模型，或者您只是想寻找一个有趣的项目来进行机器学习，可以使用Cloud Annotation 和Bourdakos的对象识别项目，或IBM的其他代码模式之一，这是你正在寻找的起点。
