MiracleVision 시각적 모델

MiracleVision은 ChinaAi의 GPT 모델을 기반으로 학습된 시각적 작업 해결 모델로, 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.

MiracleVision은 ChinaAi의 GPT 모델을 기반으로 훈련된 시각적 작업 해결 모델입니다. 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며 그 기능은 매우 강력합니다. 다음은 MiracleVision 시각적 모델 사용에 대한 튜토리얼과 자세한 예입니다.

1. MiracleVision 설치

먼저 MiracleVision과 해당 종속 항목을 설치해야 합니다. pip:

```
pip install miracle-vision
```

를 사용하여 Python에서 MiracleVision을 설치할 수 있습니다. 또한 ChinaAi API의 API 키를 다운로드하여 환경 변수로 설정해야 합니다. https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform에서 등록하고 API 키를 얻을 수 있습니다.

2. MiracleVision 사용

설치 및 API 키 설정이 완료되면 MiracleVision을 사용할 수 있습니다.

1. 객체 감지를 위해 MiracleVision을 사용하는 Python 코드 예:

```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"])
```

이 예에서는 먼저 MiracleVision 객체를 생성한 다음 `load_model()` 메서드를 사용하여 "object_Detection"이라는 모델을 로드합니다. 다음으로 이미지를 로드하고 객체 감지를 위해 MiracleVision 객체의 `object_Detection()` 메서드에 전달합니다. 마지막으로 탐지 결과를 반복하고 탐지된 각 개체에 대한 레이블, 신뢰도 및 경계 상자를 출력합니다.

MiracleVision을 실행하려면 컴퓨터에 올바른 종속성을 설치하고 구성해야 합니다. MiracleVision 사용에 문제가 있는 경우 MiracleVision 설명서에서 자세한 내용을 확인하세요.

2. MiracleVision을 사용한 이미지 분류용 샘플 코드:

```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()])
```

코드는 먼저 ImageNet 데이터 세트의 레이블 이름을 로드한 다음 사전 훈련된 VGG16 모델을 로드합니다. 그런 다음 `mv.imread` 함수를 호출하여 메모리에 분류할 이미지를 읽고, `mv.resize` 함수와 `mv.preprocess_input` 함수를 사용하여 전처리합니다. 마지막으로 처리된 이미지는 추론을 위해 모델에 입력되고 예측 결과가 반환됩니다.

위 내용은 MiracleVision 시각적 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!