SAP Leonardo图片处理相关的机器学习服务在SAP智能服务场景中的应用
本文作為Jerry最近正在做的一個(gè)項(xiàng)目的工作思路的梳理。
我們假設(shè)這樣一個(gè)服務(wù)場(chǎng)景，技師上門維修某設(shè)備，發(fā)現(xiàn)設(shè)備上某零件損壞了，假設(shè)這位技師由于種種原因，沒能根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)識(shí)別出這個(gè)零件的型號(hào)。此時(shí)技師掏出自己的手機(jī)，給零件拍攝一張圖片，這張圖片通過手機(jī)上安裝的SAP某智能解決方案，傳送到SAP Leonardo平臺(tái)，通過那里的人工智能服務(wù)，自動(dòng)識(shí)別出這張圖片上面零件的準(zhǔn)確型號(hào)，返回給技師。
SAP Leonardo上的人工智能服務(wù)，在接收到技師上傳的圖片后，通過某種算法將該圖片的特征向量提取出來，然后再通過平臺(tái)上基于大量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，識(shí)別出準(zhǔn)確型號(hào)。因此，圖片特征向量的提取，成為了這個(gè)智能解決方案的首要步驟。
什么是圖片的特征向量？特征向量的提取，從數(shù)學(xué)上說，就是通過某種算法，把輸入圖片的二進(jìn)制流，轉(zhuǎn)換成一個(gè)向量(一維矩陣)的過程。
以下面這張圖里的梯形和圓形為例，我們把圖形均勻地分成9個(gè)區(qū)域，在圖形中心觀察每個(gè)區(qū)域內(nèi)圖形單元的梯度方向，就可以實(shí)現(xiàn)降維，把二維圖像以一個(gè)一維矩陣來表示。
當(dāng)然實(shí)際的圖形輪廓識(shí)別和降維處理采用的算法比這個(gè)例子復(fù)雜得多，Jerry也不懂。幸運(yùn)的是，對(duì)SAP partners來說，不需要了解這里面的數(shù)學(xué)知識(shí)和技術(shù)知識(shí)，簡(jiǎn)單地把SAP Leonardo上的人工智能服務(wù)當(dāng)成一個(gè)黑盒子，通過Restful API的方式，把要提取特征向量的圖片“喂”給人工智能服務(wù)，就能得到特征向量輸出。
通過這個(gè)url進(jìn)入SAP Leonardo圖片特征向量提取服務(wù)的測(cè)試控制臺(tái)和幫助文檔：
https://api.sap.com/api/img_feature_extraction_api/resource
使用非常簡(jiǎn)單，直接在測(cè)試控制臺(tái)里從本地選擇一張圖片，點(diǎn)擊執(zhí)行按鈕：
得到了輸出的特征向量：
有了特征向量后，我們?cè)倩氐轿恼麻_頭提到的場(chǎng)景。
假設(shè)我們想根據(jù)技師上傳的圖片分辨出圖片里的零件型號(hào)，一種做法當(dāng)然是采取Jerry之前一篇文章 如何對(duì)SAP Leonardo上的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練 介紹的方法，提前準(zhǔn)備大量該型號(hào)零件的圖片，然后使用這些圖片對(duì)Product Image Classification模型進(jìn)行重新訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)束之后，該API即可識(shí)別出對(duì)于給定一張圖片，代表的究竟是不是之前訓(xùn)練過的某型號(hào)的零件。這是第一種實(shí)現(xiàn)思路。
既然我們?nèi)缃褚呀?jīng)拿到了待識(shí)別圖片的特征向量，那么可以嘗試第二種思路，即利用Leonardo上的另一個(gè)和圖片處理相關(guān)的人工智能服務(wù)：圖片相似度評(píng)分https://api.sap.com/api/similarity_scoring_api/overview
這個(gè)Restful API的輸入需要兩個(gè)壓縮包。第一個(gè)壓縮包存放的是一個(gè)存放了事先提取好的技師上傳的待匹配文件的特征向量，第二個(gè)壓縮包里存放的是型號(hào)為A，B，C…等零件圖片的特征向量。
如上圖所示，為簡(jiǎn)單起見，第二個(gè)壓縮包我只存放了兩個(gè)文件，分別存放的是型號(hào)A和型號(hào)B的特征向量。
調(diào)用API，傳入這兩個(gè)壓縮包：
得到的結(jié)果表明，技師上傳的圖片和型號(hào)A的相似系數(shù)幾乎接近1，那么顯然，該圖片代表型號(hào)A。
當(dāng)然，除了直接上傳包含了圖片特征向量的壓縮文件之外，將這些文件包含的特征向量?jī)?nèi)容以JSON字符串的方式作為輸入調(diào)用API也是可行的，JSON字符串的格式在SAP官網(wǎng)里有詳細(xì)說明，這里不再贅述。
希望本文介紹的這些API對(duì)于大家實(shí)際工作中如何利用SAP Leonardo上的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)有所啟發(fā)，感謝閱讀。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的SAP Leonardo图片处理相关的机器学习服务在SAP智能服务场景中的应用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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