Windows ML ile Özel Görüntü İşleme bir ONNX modeli kullanma (Önizleme)

Windows ML (önizleme) ile Özel Görüntü İşleme hizmetinden dışarı aktarılan bir ONNX modelinin nasıl kullanılacağını öğrenin.

Bu kılavuzda, Windows ML ile Özel Görüntü İşleme Hizmeti aktarılmış bir ONNX dosyasını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Örnek UWP uygulamasını, eğitilen görüntü sınıflandırıcınızla kullanacaksınız.

Önkoşullar

• Windows 10 sürüm 1809 veya üzeri
• 17763 veya üzeri derleme Windows SDK
• Evrensel Windows Platformu geliştirmesi iş yükü etkinleştirilmiş Visual Studio 2017 15.7 veya sonraki bir sürüm.
• Bilgisayarınızda geliştirici modu etkin. Daha fazla bilgi için bkz. cihazınızı geliştirme Için etkinleştirme.

Örnek uygulama hakkında

Dahil edilen uygulama, genel bir Windows UWP uygulamasıdır. Bundan sonra yerel olarak depolanmış bir sınıflandırma modeliyle işlenen bilgisayarınızdan bir görüntü seçmenizi sağlar. Model tarafından döndürülen etiketler ve puanlar görüntünün yanında görüntülenir.

Örnek kodunu alma

Örnek uygulama, GitHub 'da bulunan bilişsel Hizmetler ONNX özel görüntü işleme örnek depositesinde bulunur. Bunu yerel makinenize kopyalayın ve Visual Studio 'da SampleOnnxEvaluationApp. sln ' i açın.

Uygulamayı test edin

1. Visual Studio’dan uygulamayı başlatmak için F5 tuşunu kullanın. Geliştirici modunu etkinleştirmeniz istenebilir.
2. Uygulama başlatıldığında düğmeyi kullanarak puanlanacak bir görüntü seçin. Varsayılan ONNX modeli, farklı tipte plankton sınıflandırmasına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Kendi modelinizi kullanma

Kendi resim sınıflandırıcı modelinizi kullanmak için şu adımları izleyin:

1. Özel Görüntü İşleme Hizmeti ile bir sınıflandırıcı oluşturun ve eğitin. Bunun nasıl yapılacağı hakkında yönergeler için bkz. sınıflandırıcı oluşturma ve eğitme. Genel (Compact) gibi Compact etki alanlarından birini kullanın.
   • Farklı bir etki alanı kullanan mevcut bir sınıflandırıcınızı varsa, proje ayarlarında onu düzenlemeye dönüştürebilirsiniz. Ardından, devam etmeden önce projenizi yeniden eğitme.
2. Modelinizi dışarı aktarın. Performans sekmesine geçin ve bir Compact etki alanı ile eğitilen bir yineleme seçin. Görüntülenen dışarı aktar düğmesini seçin. Sonra Onnx' i ve ardından dışarı aktar' ı seçin. Dosya hazır duruma geldikten sonra İndir düğmesini seçin. Dışarı aktarma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. modelinizi dışarı aktarma.
3. İndirilen . zip dosyasını açın ve modelden model. onnx dosyasını ayıklayın. Bu dosya, sınıflandırıcı modelinizi içerir.
4. Visual Studio 'daki Çözüm Gezgini varlıklar klasörüne sağ tıklayın ve Varolan öğe Ekle' yi seçin. ONNX dosyanızı seçin.
5. Çözüm Gezgini, ONNX dosyasına sağ tıklayın ve Özellikler' i seçin. Dosya için aşağıdaki özellikleri değiştirin:
   • Derleme eylemi -> İçerik
   • Çıkış Dizinine Kopyala -> Daha yeniyse kopyala
6. Ardından MainPage. xaml. cs dosyasını açın ve değerini _ourOnnxFileName onnx dosyanızın adıyla değiştirin.
7. F5Projeyi derlemek ve çalıştırmak için öğesini kullanın.
8. Değerlendirilecek görüntüyü seçmek için düğmeye tıklayın.

Sonraki adımlar

Başka dışarı aktarma yollarını keşfetmek ve Özel Görüntü İşleme modelini kullanmak için aşağıdaki belgelere bakın:

• Verilerinizi dışarı aktarma
• Android uygulamasında dışarı aktarılan Tensorflow modelini kullanma
• Swift iOS uygulamasında dışarı aktarılan CoreML modelini kullanma
• Xamarin ile iOS uygulamasında dışarı aktarılan CoreML modelini kullanma

Windows ML ile ONNX modellerini kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz. WINDOWS ml ile bir modeli uygulamanıza tümleştirme.