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之前介紹了構建Azure AI的人臉識別服務Demo，那么對于物體的識別如何呢？今天我就給大家介紹演示構建自定義視覺的Demo實現物品識別，比如我先用機器學習訓練它告訴杯子長什么樣，給他最少5張杯子的圖片即可完成訓練，最后我上傳或拍照任意水杯的圖片或照片，會告訴我這個圖片或照片有百分之多少像杯子，當然訓練的素材越多，識別的準確率和匹配率就越高。
首先在Azure上創建自定義視覺服務
創建
Intelligent Kiosk的自定義視覺Demo目前只支持美國中南部位置，因此只能選擇美國中南部，F0就是免費的，但存在調用次數的限制，試用足矣
創建完成后有2個自定義視覺的認知服務，一個是訓練，一個是預測
先點開訓練自定義視覺認知服務，把訓練的認知服務鍵中的密鑰1復制到Intelligent Kiosk設置里的自定義視覺訓練key里
接著再打開預測自定義視覺的認知服務，把密鑰1復制到Intelligent Kiosk設置里的自定義視覺預測的KEY里
然后切換回Demo Gallery，選擇Custom Vision Explorer Demo
內置了一些訓練好的項目，比如籃球，藍框，運動員，這里我點擊+號自己來訓練一組對象
新建項目點擊+號
項目名稱為物體，點擊add，圖片類別選擇通用
新建一個標簽為手機
在images點擊+號我上傳5張網上隨意找的手機圖片
同理，再新建一個水杯標簽，上傳5張網上隨意找的水杯圖片
一樣上傳5張鼠標圖片，最后點擊右上角的訓練項目，讓機器學習熟悉這些物體是什么
最后就是測試了，我返回選擇目標項目是剛才我自己創建的物體，點擊右上角的攝像頭，我就自己拍手里拿的水杯照片，可以看到識別出85%像水杯
同理我再拍一張鼠標，識別出71%像鼠標
一樣拍一張手機，也識別出這是手機（100%像）
兩個物體同框拍照，分別識別出手機和鼠標
還可以點擊右上角的Search網上一張手機照片來讓它識別也是沒問題的。
識別準確度取決于提供的素材庫的數量以及圖片的質量，訓練的素材越多，識別的物體的準確度和匹配度就越高，這就是利用Azure進行自定義識別物品的Demo，當然你還可以訓練很多自定義的東西，比如天氣，交通工具，汽車品牌，汽車部位等等，只要上傳相應的圖片打上標簽，訓練后就可以對任意上傳和拍照的圖片或照片進行識別。
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