Visuelles MiracleVision-Modell

MiracleVision ist ein visuelles Aufgabenlösungsmodell, das auf dem GPT-Modell von ChinaAi basiert. Es kann in vielen Bereichen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildgenerierung eingesetzt werden.

MiracleVision ist ein visuelles Aufgabenlösungsmodell, das auf der Grundlage des GPT-Modells von ChinaAi trainiert wurde. Es kann in vielen Bereichen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Bilderzeugung usw. eingesetzt werden und seine Funktionen sind sehr leistungsstark. Im Folgenden finden Sie Tutorials und detaillierte Beispiele für die Verwendung des visuellen Modells von MiracleVision.

1. Installieren Sie MiracleVision

Zuerst müssen Sie MiracleVision und seine Abhängigkeiten installieren. Sie können MiracleVision in Python mit pip:

```
pip install miracle-vision
```

installieren. Darüber hinaus müssen Sie auch den API-Schlüssel der ChinaAi-API herunterladen und ihn als Umgebungsvariable festlegen. Sie können sich unter https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform registrieren und den API-Schlüssel erhalten.

2. Verwendung von MiracleVision

Sobald Sie die Installation und die API-Schlüsseleinstellungen abgeschlossen haben, können Sie mit der Verwendung von MiracleVision beginnen.

1. Python-Codebeispiel für die Verwendung von MiracleVision zur Objekterkennung:

```python
import miraclevision
# 创建MiracleVision对象
mv = miraclevision.MiracleVision()
# 加载物体检测模型
mv.load_model("object_detection")
# 加载图像
image_path = "/path/to/image.jpg"
image = miraclevision.Image(image_path)
# 进行物体检测
results = mv.object_detection(image)
# 输出检测结果
for result in results:
    print(result["label"], result["confidence"], result["box"])
```

In diesem Beispiel erstellen wir zuerst ein MiracleVision-Objekt und verwenden dann die Methode „load_model()“, um das Modell mit dem Namen „object_detection“ zu laden. Als nächstes laden wir ein Bild und übergeben es zur Objekterkennung an die Methode „object_detection()“ des MiracleVision-Objekts. Schließlich durchlaufen wir die Erkennungsergebnisse und geben die Bezeichnung, die Konfidenz und den Begrenzungsrahmen für jedes erkannte Objekt aus.

Bitte beachten Sie, dass MiracleVision für die Ausführung die Installation und Konfiguration der richtigen Abhängigkeiten auf Ihrem Computer erfordert. Wenn Sie Probleme bei der Verwendung von MiracleVision haben, lesen Sie die MiracleVision-Dokumentation für weitere Informationen.

2. Beispielcode für die Bildklassifizierung mit MiracleVision:

```python
import miraclevision as mv
# 加载ImageNet数据集标签
classnames = mv.get_imagenet_labelname()
# 加载模型（这里使用VGG16模型）
model = mv.load('vgg16')
# 读取要分类的图片
img = mv.imread('test.jpg')
# 对图片进行预处理
img = mv.resize(img, (224, 224))
img = mv.preprocess_input(img)
# 进行图像分类
pred = model.predict(img)
# 输出结果
print(classnames[pred.argmax()])
```

Der Code lädt zuerst den Labelnamen des ImageNet-Datensatzes und dann ein vorab trainiertes VGG16-Modell. Lesen Sie dann die zu klassifizierenden Bilder in den Speicher ein, indem Sie die Funktion „mv.imread“ aufrufen, und verarbeiten Sie sie mit der Funktion „mv.resize“ und der Funktion „mv.preprocess_input“ vor. Schließlich wird das verarbeitete Bild zur Inferenz in das Modell eingegeben und das vorhergesagte Ergebnis wird zurückgegeben. Das Ausgabeergebnis ist der vorhergesagte Objektkategoriename.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVisuelles MiracleVision-Modell. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!