lobe可视化工具能建立、训练并安装个性化的深度学习模型

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描述

你是否想过有一天,某款APP能识别你的表情,将其生成已有的Emoji。或者当你打开摄像机对着一株植物,它能立即显示植物的名字。甚至当你不在家时,它还能帮你监控婴儿,如果宝宝醒了会立刻通知你……这些智能化的行为如今在一项名为lobe的工具上都能实现了,这款可视化工具能建立、训练并安装个性化的深度学习模型,而且开发者不用编写任何代码。

Lobe由一家位于美国旧金山的创业公司打造,其发明者认为,建立深度学习模型是一个非常缓慢且复杂的过程,其中最难的地方是找到一个起点,可供学习的语言有很多,甚至当你准备好的时候,很难想象并理解自己到底要做什么。这就是他们创建Lobe的原因,它可以让来自不同背景和专业的人用深度学习进行发明创造。

只需拖动文件夹,它将自己学习

Lobe是一款易于使用的可视化工具,你可以创建自定义深度学习模型,快速训练,无需编写任何代码就能将其直接部署到APP中。

整个过程分为三部分。第一步,模型构建。先从桌面拖动一个训练示例文件夹,Lobe将自动创建一个深度学习模型并开始训练。然后它会调整设置并连接预训练部分对模型进行微调。

第二步,训练。随着模型的改进,你可以使用交互式图表和测试结果实时监控培训进度。在云端的训练能快速生成结果,同时不会降低计算机的速度。

第三步,部署。训练完成后,你可以导出经过训练的模型到CoreML或TensorFlow,然后将其安装在iOS或安卓的应用中。或者使用简单方便的Lobe开发者API,直接从云端远程运行模型。

把lobes连接在一起

将智能构建模块lobes连接在一起,以快速创建自定义深度学习模型。例如,连接Hand & Face lobe可以查找图像中最显眼的手。然后连接Detect Feature lobe,以查找手中的重要特征。最后连接Generate Labels lobe,预测图中对应什么emoji。通过调整每个lobe的独特设置来优化你的模型,或者深入内部编辑某个lobe的子层。

数据集可视化

在lobe工具中,模型训练的资料能以视觉化的方式呈现,提供使用者浏览并拖拉排序的所有资料。点击图标就能查看这个例子是如何在模型中工作的。你的数据集也可以自动分成Lesson和Test两部分。Lesson可以教模型如何训练,Test是用来评估模型在真实世界里它从未见过的例子上表现得如何。

实时查看结果

由于在云端训练的速度非常快,你能随时得到模型表现的结果,计算机的速度也不会减慢。你可以通过交互图表控制模型的精确度,理解它是如何随时间进行改进的。最终它会自动选择最佳精确度,所以你无需担心出现过度拟合的情况。

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对每层进行高级控制

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lobe虽然提供了高阶的操作工具,但是底层建立在深度学习框架TensorFlow和Keras基础之上,因此lobe可以让你深入了解模型的每一层。调整参数、添加图层、用数百个高级lobes块设计全新的体系结构。而这些操作皆在使用者拖拉界面的时候同步生效。

添加到你的应用中

当模型完成训练后,它可以导出到TensorFlow或CoreML,并直接在你的app中运行。或者通过Lobe开发者API,你的模型可以被传送到云服务器中,然后用你选择的语言与app进行整合。由于Lobe建立在行业标准之上,你的模型性能和兼容性是一流的(原文附各语言部署代码:https://lobe.ai)。

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用Lobe探索世界

有了这款工具,人们可以做各种有难度的任务,包括绘制建筑结构、控制无人机、生成花瓣图像、控制音乐可视化、辨认植物、调整乐器、检测癌症、读唇语等等。以下是人们利用lobe做出的一些奇妙的任务。

手和脸的定位

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这项任务的目的是给定一张人像照片,模型要学会在人物的脸部和手部画边界框。这项工具只是其他Lobe模型(例如Emoji Hands and Face)中的其中一个部件。

加州植物

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顾名思义,就是让模型看图片中的植物,并辨认出它是什么品种。创造它的目的是为了提醒人们哪些植物有毒。

玫瑰花瓣生成器

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通过观察数千张玫瑰花瓣的照片,模型可以学会生成全新的、逼真的玫瑰花瓣。这是由艺术家Sarah Meyohas发明的,她的目的是研究技术与美学之间的关系。

房屋结构透视

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通过观看不同风格房屋的3D模型以及测量数据和元数据,模型学习判断房屋的结构风格。这一模型是由建筑师Kyle Steinfeld创造的,目的是帮助建筑师在设计时更好地使用CAD软件。

热狗识别器

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由Jian Yang创造,帮助人们识别不同种类的食物,即图中是否为热狗。

水表监控

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模型查看一张带有水箱的图片,学习找到一个类似量表的东西,以计算水箱中的水量,用于全天候检测和跟踪家庭用水情况。

调音器

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模型听到正在演奏的乐器时,能辨别这是哪种乐器。有了这种工具,就能让调音软件自动选择正确的乐器,不同人们手动更改设置。

咖啡的重量

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模型只要看到一张咖啡机的照片,就能学习计算其中含有多少盎司的咖啡。这一工具能帮助冲调一杯完美的咖啡,不需要用称。

无人机自动飞行

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由Alessandro Giusti发明,它能让无人机自动沿崎岖的山路飞行,通过学习无人机录制的视频画面,了解山路的走向,有助于搜寻和营救任务。

音乐可视化

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让模型听一首歌,并学习基于它独特的音乐特征控制可视化表示。这一工具由Symmetry Labs发明,可以自动控制VJ软件。

Emoji Face

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模型可以通过图片中人物的表情,将其转换成对应的Emoji,从上图的实验结果中可以看出,准确度还是相当高的。

Emoji Hand

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和上一个工具一样,它可以将图中人们做出的手势转换成Emoji,以后就不用在Emoji库中找到眼花缭乱了。

Emoji Drawing

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将涂鸦转换成Emoji,未来只要随便画上两笔,就能选出想要的表情。

皮肤癌检测

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学习区分皮肤癌变区域和普通的痣,帮助医生作出诊断。

画四边形

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看到图片中的人伸出两根手指,模型自动会根据手指画出一个矩形边框。这项工具可以让人们在将来用在AR设备上,估计或调整某个物体的大小。

手的角度

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同样是几何问题,模型可以测量图中人手的角度。

唇语阅读

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让模型观看无声的视频,学习画中人说的什么,同时学习理解说出的话。这项工具可以用来在安静的公共场合打电话,同时不会影响到他人。

宝宝监控仪

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通过观察固定在婴儿床上的相机拍摄的照片,学习判断宝宝是醒着还是睡着了,以通知父母宝宝的情况。

结语

据团队成员介绍,他们花了两年的时间打造这款产品,一经发布就受到很多人欢迎。目前已经出现了很多用lobe支持的工具,涵盖了生活的各个领域,我们也期待lobe能应用到更多软件中,探索深度学习模型的更多可能。

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