소개

IBM Watson의 Visual Recognition을 Python으로 두드려 Raspberry Pi로 이미지 인식 카메라를 제작 - Qiita

이전에 게시한 기사에 Visual Recogniton을 사용하여 쉽게 커스텀 모델을 만들 수 있다고 쓰면서 작성 방법을 전혀 언급하지 않았기 때문에 보충으로.

사전 준비

여기 에서 IBM Cloud 라이트 계정에 등록하십시오.

※ 패스워드는 「소문자」 「대문자」 「숫자」 「기호」를 모두 포함하지 않으면 「계정의
만들기 버튼을 누를 수 없습니다.

Visual Recognition 사용

로그인하면 대시보드가 ​​표시되므로


위의 검색 막대에서 Visual Recognition을 선택합니다.


커스텀 모델을 만들면 라이트 계정으로도 충분히 부족하므로 이번에는 라이트 계정으로 진행합니다. (나는이 시점에서 이미 Visual Recognition의 인스턴스를 가지고 있었기 때문에 "만들기"가 활성화되지 않았습니다)


대시보드로 돌아가면 서비스 입력란에 "Visual Recognition"이 있기 때문에
클릭하면 일어나고 있는 것을 확인할 수 있을까 생각합니다. 프로그램 등에서 사용할 때는 API 키를 삼가합시다.

Watson Studio 사용

방금전과 같이 검색바에서 "Watson Studio"를 입력하여 선택. 선택한 플랜이 '라이트'로 설정되어 있는지 확인하고 하단의 '만들기'를 클릭하십시오.

대시보드에서 서비스 열에서 "Watson Studio"→ "Get Started"를 클릭합니다.


중간 정도에 "Watson services"가 있고 그 안에있는 "Visual Recognition"
릭합니다. 그러면 모델 목록이 표시되므로 [Create Model]을 클릭합니다. 적절한 이름을 지정하고 오른쪽 하단의 Create를 클릭하십시오.

Create Class를 클릭합니다.

배우다

이 이름으로 학습하려는 이미지의 zip 파일을 오른쪽에서 드래그 앤 드롭합니다.


학습할 이미지의 이름을 입력하고 [Create]를 클릭합니다.


클래스를 2개 이상 작성했으면, 「Train Model」을 클릭. 오른쪽 상단이 Trained가 되면 학습 완료입니다.


Associated Service의 오른쪽에 있는 Visual Recognition을 클릭합니다.


아래쪽에 「DefaultCustomModel」이 되어 있으므로, 「CopymodelID」를 클릭해
삼가합시다.

그리고는 여기 이나 공식 참조 를 샘플로서 사용해 주시면 다행입니다.