O desenvolvimento de um aplicativo de visão computacional baseado na Nexa AI normalmente segue o seguinte processo padronizado:
- Fase de seleção do modelo::
- Identificar tipos de tarefas específicas (por exemplo, classificação de imagens, detecção de alvos, segmentação semântica etc.) <li]Filtrar modelos pré-treinados quantificados na biblioteca de modelos, dando preferência às versões rotuladas como "alta precisão" ou "leve".
- Preparação ambiental::
- Certifique-se de que as bibliotecas básicas de visão computacional, como o OpenCV, estejam instaladas
- Configure o ambiente de desenvolvimento do Python (recomenda-se a versão 3.8+)
- Etapas principais de desenvolvimento::
- Carregue o modelo por meio do SDK:
from nexa import VisionModel
model = VisionModel.load('image_classification_v3') - Implementação da lógica de pré-processamento de imagens: incluindo normalização, redimensionamento e outras operações
- Executar tarefas de raciocínio:
results = model.predict(image_path) - Processamento da saída: análise de dados estruturados, como níveis de confiança, caixas delimitadoras, etc.
- Carregue o modelo por meio do SDK:
- otimização do desempenho::
- Ativar a aceleração da GPU (se aplicável)
- Aumente a produtividade com o processamento em lote
- Ajuste fino do modelo para cenários específicos (opcional)
Os cenários típicos de aplicação incluem: detecção de defeitos na inspeção de qualidade industrial, análise de fluxo humano em cenários de varejo e diagnóstico assistido em imagens médicas. A plataforma fornece código de amostra de pipeline de processamento de visão completo, e os desenvolvedores podem iniciar rapidamente projetos com base nesses modelos.
Essa resposta foi extraída do artigoNexa: uma pequena solução de IA multimodal que é executada localmenteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Qual é o processo exato para o desenvolvimento de projetos de visão computacional usando a Nexa AI?
