Autor

David Fehrenbach

David ist Geschäftsführer von preML und schreibt über technologie- und geschäftsbezogene Themen im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen.

Dieser Artikel sammelt aktuelle Tutorials für das preML Dashbaord. Das Dashboard enthält verschiedene Funktionalitäten wie die Verwaltung von Bilddatensätzen, Training von KI-Modellen oder der Anzeige von Live-Systemen.

Die farbig markierten Annotationsrahmen zeigen grün markiert die Erkennung der Objekte in den vorhergesehenen Aussparungen, in rot markiert fehlende Objekt

Bild 1: Alle Tutorials gibt es auch auf unserem Youtube Kanal (c) preML GmbH

Video 1: Willkommen – Orientierung und Navigation auf dem preML Dashboard

Video 1: Erster Einblick in unser Dashboard

In diesem Video wird das Dashboard kurz vorgestellt. Wir erklären den Aufbau, die Navigation und wie man Hilfe erhält.

Video 2: In 5 Minuten das erste Anomalie Detektionsmodell trainieren

Video 2: Anomalie Erkennung trainieren

In diesem Video zeigen wir, wie man ein Anomalie Detektionsmodell mit einem eigenen Datensatz trainiert. Im „Demo“ Projekt, hat man auch die Möglichkeiten das erste Modell mit den vorhandenen Demo Daten zu trainieren.

PS: Wie man einen guten Datensatz für Anomalie Detektion erstellt, erfährt man in diesem Artikel: Dos and Don’ts für Anomalieerkennung

Video 3: Demo Inspektionssystem mit der eigenen Webcam bauen

Video 3: Inspektionssystem mit Webcam und eigenem Anomalie Modell

Dieses Video zeigt, wie man mit der Webcam ein eigenes Inspektionsprogramm simulieren kann. Dazu wird ein neues Inspektionssystem erstellt, Daten direkt mit der Webcam aufgenommen und ein eigenes Anomalie Modell trainiert. Dieses Modell kann dann direkt mit der Webcam getestet werden.

Und jetzt viel Spaß beim Ausprobieren!

Bei Fragen, Wünschen oder Feedback gerne eine E-Mail schreiben oder direkt einen Termin mit uns vereinbaren:

Wir freuen uns darauf, bald weitere Videos zu veröffentlichen!

David

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Autor

David Fehrenbach

David ist Geschäftsführer von preML und schreibt über technologie- und geschäftsbezogene Themen im Bereich Computer Vision und maschinelles Lernen.