Aracılığıyla paylaş

Raf ürün tanıma - özel model (önizleme)

  • Makale

Bir Ürün Tanıma senaryosunda kullanılmak üzere belirli perakende ürünlerini tanımak için özel bir model eğitebilirsiniz. Kullanıma sunulan Analiz işlemi, ürünler arasında ayrım yapmaz, ancak özel etiketleme ve eğitim aracılığıyla uygulamanızda bu özelliği oluşturabilirsiniz.

Ürün adlarının ve boşlukların dikdörtgenlerle vurgulandığı bir perakende rafın fotoğrafı.

Not

Görüntülerde gösterilen markalar Microsoft'a bağlı değildir ve Microsoft veya Microsoft ürünlerinin marka sahipleri tarafından herhangi bir şekilde onaylandığını ya da marka sahiplerinin veya ürünlerinin Microsoft tarafından onaylandığını göstermez.

Model özelleştirme özelliğini kullanma

Model özelleştirme nasıl yapılır kılavuzu, özel görüntü analizi modelini eğitme ve yayımlama adımlarını gösterir. Ürün Tanıma modeli oluşturmak için bu kılavuzu birkaç belirtimle izleyebilirsiniz.

Model özelleştirme

Veri kümesi belirtimleri

Eğitim veri kümeniz perakende rafların görüntülerinden oluşmalıdır. Modeli ilk oluşturduğunuzda, ModelKind parametresini ProductRecognitionModel olarak ayarlamanız gerekir.

Ayrıca, ModelName parametresinin değerini kaydedin, böylece daha sonra başvuru olarak kullanabilirsiniz.

Özel etiketleme

Etiketleme iş akışını incelediğinizde, tanımak istediğiniz ürünlerin her biri için etiketler oluşturun. Ardından her ürünün sınırlayıcı kutusunu her görüntüde etiketleyin.

Rafları özel modelle analiz etme

Özel modeliniz eğitildiğinde ve hazır olduğunda (Model özelleştirme kılavuzundaki adımları tamamladınız), Raf Analizi işlemi aracılığıyla kullanabilirsiniz.

API çağrısı şöyle görünür:

curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "<endpoint>/computervision/productrecognition/<your_model_name>/runs/<your_run_name>?api-version=2023-04-01-preview" -d "{
    'url':'<your_url_string>'
}"
  1. Gerektiğinde komutta aşağıdaki değişiklikleri yapın:
    1. öğesini <subscriptionKey> Görüntü İşleme kaynak anahtarınızla değiştirin.
    2. öğesini <endpoint> Görüntü İşleme kaynak uç noktanızla değiştirin. Örneğin: https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com.
    3. değerini özel modelinizin adıyla (oluşturma adımında kullandığınız ModelAdı değeri) değiştirin<your_model_name>.
    4. <your_run_name> öğesini görev kuyruğu için benzersiz test çalıştırması adınızla değiştirin. API yanıtını daha sonra alabilmeniz için zaman uyumsuz bir API görev kuyruğu adıdır. Örneğin .../runs/test1?api-version...
    5. İçeriği görüntünün <your_url_string> blob URL'si ile değiştirin
  2. Bir komut istemi penceresi açın.
  3. Düzenlenen curl komutu metin düzenleyicisinden komut istemi penceresine yapıştırın ve ardından komutunu çalıştırın.

Sonraki adımlar

Bu kılavuzda, iş gereksinimlerinizi daha iyi karşılamak için özel bir Ürün Tanıma modelini kullanmayı öğrendiniz. Ardından, özel Ürün Tanıma ile birlikte çalışan planogram eşleştirmesini ayarlayın.

Planogram eşleştirme