Пользовательское видение Azure: ONNX дает результаты, отличные от результатов портала / API

Я использую лазурное пользовательское видение (customvision.ai), где я загрузил около 100 изображений и обучил модель обнаруживать маску лица.

Когда я пытаюсь протестировать на портале customvision, он дает правильный результат, но когда я пытаюсь получить достоверность / вероятность в визуальном коде, который я экспортировал как модель onnx и используя структуру ML.Net, он не дает правильного результата. Один и тот же образ, работающий в customvision.ai, не работает в коде vs.

Кроме того, когда я использую URL-адрес предсказания и ключ предсказания в почтальоне, он дает множественную вероятность, есть ли дополнительный параметр, который мне нужно передать, чтобы получить точные результаты.


microsoft-cognitive microsoft-custom-vision image-processing ml.net
person Pavankumar    schedule 25.06.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Что касается модели ONNX и точности:

Ваше изображение должно быть:

  • Размер уменьшен до 224 x 224
  • В формате BGR (при необходимости конвертируется)

Эта информация указана в Образце пользовательского зрения ONNX для когнитивных служб репо, указанное в документация по Custom Vision Service

Вот почему вы получаете разные результаты, портал / API обеспечивает правильную работу в фоновом режиме!

Вы можете применить изменение размера и обрезку, используя собственную логику приложения, чтобы обеспечить правильную работу и при использовании модели ONNX.

Если вы работают с моделью ONNX и не уверены, какие типы переменных использовать, эта утилита сгенерирует правильные типы.

Я рекомендую использовать любой из следующих образцов, чтобы избежать путаницы в начале, или любой другой образец, который вы сочтете полезным:

Что касается Почтальона и множественных вероятностей:

Вы получаете вероятности для имеющихся у вас меток, вы можете сузить их, используя собственную логику приложения, чтобы отображать только метки с максимальной точностью.

person Ali Heikal    schedule 25.06.2020
comment
Спасибо за ответ. Я использую тот же эталонный пример ObjectDetection-Onnx, на самом деле я использую изображения размером 416 * 416. Код работает для нескольких изображений 416 * 416, но не работает для нескольких изображений того же размера, позвольте мне уменьшить размер до 224 * 224 и проверю. - person Pavankumar; 26.06.2020