Modèle visuel MiracleVision

MiracleVision est un modèle de résolution de tâches visuelles formé sur la base du modèle GPT de ChinaAi. Il peut être utilisé dans de nombreux domaines tels que la classification d'images, la détection d'objets et la génération d'images.

MiracleVision est un modèle de résolution de tâches visuelles formé sur la base du modèle GPT de ChinaAi. Il peut être utilisé dans de nombreux domaines tels que la classification d'images, la détection d'objets, la génération d'images, etc., et ses fonctions sont très puissantes. Voici des didacticiels et des exemples détaillés d'utilisation du modèle visuel MiracleVision.

1. Installez MiracleVision

Tout d'abord, vous devez installer MiracleVision et ses dépendances. Vous pouvez installer MiracleVision en Python en utilisant pip:

```
pip install miracle-vision
```

De plus, vous devez également télécharger la clé API de l'API ChinaAi et la définir comme variable d'environnement. Vous pouvez vous inscrire et obtenir la clé API sur https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform.

2. Utilisation de MiracleVision

Une fois que vous avez terminé l'installation et les paramètres de la clé API, vous pouvez commencer à utiliser MiracleVision.

1. Exemple de code Python d'utilisation de MiracleVision pour la détection d'objets :

```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"])
```

Dans cet exemple, nous créons d'abord un objet MiracleVision, puis utilisons la méthode `load_model()` pour charger le modèle nommé "object_detection". Ensuite, nous chargeons une image et la transmettons à la méthode `object_detection()` de l'objet MiracleVision pour la détection d'objet. Enfin, nous parcourons les résultats de détection et générons l'étiquette, la confiance et le cadre de délimitation pour chaque objet détecté.

Veuillez noter que MiracleVision nécessite que les dépendances appropriées soient installées et configurées sur votre ordinateur pour pouvoir fonctionner. Si vous rencontrez des problèmes lors de l'utilisation de MiracleVision, consultez la documentation MiracleVision pour plus d'informations.

2. Exemple de code pour la classification d'images à l'aide de 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()])
```

Le code charge d'abord le nom de l'étiquette de l'ensemble de données ImageNet, puis charge un modèle VGG16 pré-entraîné. Lisez ensuite les images à classer en mémoire en appelant la fonction `mv.imread`, et prétraitez-les à l'aide de la fonction `mv.resize` et de la fonction `mv.preprocess_input`. Enfin, l'image traitée est entrée dans le modèle pour inférence et le résultat de la prédiction est renvoyé. Le résultat de sortie est le nom de la catégorie d'objet prédit.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!