Compreender a deteção de objetos

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A deteção de objetos é uma forma de visão computacional na qual um modelo é treinado para detetar a presença e a localização de uma ou mais classes de objeto em uma imagem. Por exemplo, um sistema de checkout habilitado para IA em um supermercado pode precisar identificar o tipo e a localização dos itens que estão sendo comprados por um cliente.

Uma imagem com a localização e o tipo de frutos detetados

Há dois componentes para uma previsão de deteção de objeto:

  • O rótulo de classe de cada objeto detetado na imagem. Por exemplo, você pode verificar se uma imagem contém uma maçã e duas laranjas.
  • A localização de cada objeto dentro da imagem, indicada como coordenadas de uma caixa delimitadora que encerra o objeto.

Usar o serviço Azure AI Custom Vision para deteção de objetos

Você pode usar o serviço Azure AI Custom Vision para treinar um modelo de deteção de objeto. Para usar o serviço Azure AI Custom Vision, você deve provisionar dois tipos de recurso do Azure:

  • Um recurso de treinamento usado para treinar seus modelos. Pode tratar-se de:
    • Um recurso multisserviço de serviços de IA do Azure.
    • Um recurso de Visão Personalizada (Treinamento) da IA do Azure.
  • Um recurso de previsão , usado por aplicativos cliente para obter previsões do seu modelo. Pode tratar-se de:
    • Um recurso multisserviço de serviços de IA do Azure.
    • Um recurso Azure AI Custom Vision (Previsão).

Você pode usar um recurso multisserviço de serviços de IA do Azure para treinamento e previsão, e pode misturar e combinar tipos de recursos (por exemplo, usando um recurso de Visão Personalizada (Treinamento) de IA do Azure para treinar um modelo que você publica usando um recurso multisserviço de serviços de IA do Azure). Se estiver usando um recurso multisserviço, a chave e o ponto de extremidade para treinamento e previsão serão os mesmos.