Just KNIME it[S2C21] 图像识别

朋友们,Just KNIME it 还有在跟进吗? 本季已经到 21 期啦。

本期探讨的主题是图像识别问题,快随指北君一起看看吧。

挑战 21:帮助球童(第 1 部分)

级别:中

描述:球童汤姆是一位最受欢迎的高尔夫球手的助手,他向你寻求帮助。他厌倦了在球场上寻找高尔夫球——区分白球和绿草可能很烦人!因此,他希望您制定一个工作流程,帮助他识别从球场拍摄的图像上的高尔夫球。然后,您的任务是分割包含高尔夫球的图像。提示:KNIME 图像处理扩展对于这一挑战非常重要。

作者:达里亚·利亚赫

数据集:KNIME Hub 上的高尔夫球数据

CV

计算机视觉是一个高度成熟的领域。经典的图像处理算法有形态学中的腐蚀和膨胀、图像压缩、边缘检测、SIFT等。随着深度学习的普及,该领域的成熟度进一步提高。

早期,检测对象通常需要找到其特征并将其在图像上进行匹配,然后设置阈值进行过滤。然而,在大多数情况下,这不再是必要的。像 ResNet 和 YOLO 这样的老派算法似乎已经变得不那么流行了(尽管我不完全确定,考虑到 YOLO 已经有版本 8)。 Meta 的 SAM 算法的名字,代表 Segment Anything,也表明了这个领域的成熟。

这里我们没有使用 KNIME 的图像扩展,而是直接使用 YOLOv5。我不会描述安装过程,但如果您无法通过 “Conda Environment Propagation” 节点运行工作流,可以参考官方文档获取最新说明。

安装完成后,只需要使用Python节点即可:

import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5''yolov5s')
# Image
im = 'https://api.hub.knime.com/repository/Users/alinebessa/Just%20KNIME%20It!%20Season%202%20-%20Datasets/Challenge%2021%20-%20Dataset/Golf%20balls.jpg:data?spaceVersion=-1'
# Inference
results = model(im)
results.save()

就是这样!图像将保存在工作流程所在的文件夹中。

alt

可能有点难以想象,but...

alt

有什么想法吗?

  • 也许 SAM 模型可以更大、更复杂一些?还没试过。
  • 你能猜出下载的 YOLO 模型放在哪里吗?
  • 如何在KNIME中直接显示生成的图像?

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