MiracleVision ビジュアルモデル

MiracleVision は、ChinaAi の GPT モデルに基づいてトレーニングされた視覚的なタスク解決モデルであり、画像分類、物体検出、画像生成などの多くの分野で使用でき、その機能は非常に強力です。

MiracleVision は、ChinaAi の GPT モデルに基づいてトレーニングされた視覚的なタスク解決モデルです。画像分類、物体検出、画像生成など多くの分野で使用でき、その機能は非常に強力です。以下は、MiracleVision ビジュアル モデルを使用するためのチュートリアルと詳細な例です。

1. MiracleVision のインストール

まず、MiracleVision とその依存関係をインストールする必要があります。 pip:

```
pip install miracle-vision
```

を使用して Python で MiracleVision をインストールできます。さらに、ChinaAi API の API キーをダウンロードして環境変数として設定する必要もあります。 https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform で登録して API キーを取得できます。

2. MiracleVision の使用

インストールと API キーの設定が完了したら、MiracleVision の使用を開始できます。

1. オブジェクト検出に MiracleVision を使用した Python コードの例:

```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"])
```

この例では、最初に MiracleVision オブジェクトを作成し、次に `load_model() `メソッドの読み込みを使用します。 「object_detection」という名前のモデル。次に、画像をロードし、物体検出のために MiracleVision オブジェクトの `object_detection()` メソッドに渡します。最後に、検出結果を反復処理し、検出された各オブジェクトのラベル、信頼度、および境界ボックスを出力します。

MiracleVision を実行するには、コンピューターに正しい依存関係がインストールされ、構成されている必要があることに注意してください。 MiracleVision の使用に問題がある場合は、MiracleVision のドキュメントで詳細を確認してください。

2. MiracleVision を使用した画像分類のサンプル コード:

```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()])
```

このコードは、まず ImageNet データ セットのラベル名をロードし、次に事前トレーニングされた VGG16 をロードします。モデル。次に、「mv.imread」関数を呼び出して分類する画像をメモリに読み込み、「mv.resize」関数と「mv.preprocess_input」関数を使用して前処理します。最後に、処理された画像が推論用モデルに入力され、予測されたオブジェクト カテゴリ名が出力されます。

以上がMiracleVision ビジュアルモデルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。