Custom Vision

Custom Vision es un potente servicio de IA, parte de la suite de Servicios Cognitivos de Microsoft Azure, diseñado para hacer que la visión por computadora sea accesible para todos. Permite a los desarrolladores y empresas construir, desplegar y refinar fácilmente modelos personalizados para la clasificación de imágenes y la detección de objetos. En lugar de requerir enormes conjuntos de datos y un profundo conocimiento en aprendizaje automático, Custom Vision utiliza el aprendizaje por transferencia para crear modelos de alta calidad a partir de un pequeño conjunto de imágenes proporcionadas por el usuario. Esto acelera significativamente el ciclo de desarrollo, permitiéndote pasar de la idea a un modelo listo para producción en una fracción del tiempo.

La plataforma está diseñada para la simplicidad y la eficiencia. Puedes entrenar un modelo para reconocer conceptos visuales específicos, como identificar tipos de productos, detectar defectos en la fabricación o moderar contenido visual, todo a través de una intuitiva interfaz basada en web. Una vez que tu modelo está entrenado, puede integrarse sin problemas en tus aplicaciones mediante una simple llamada a la API REST o exportarse para ejecutarse en dispositivos perimetrales para escenarios de tiempo real y baja latencia.

Cómo usar Custom Vision

El proceso de creación de un modelo personalizado se simplifica en unos pocos pasos sencillos:

1. Crear un Proyecto: Inicia sesión en el portal de Custom Vision, crea un nuevo proyecto y elige tu tipo de proyecto: Clasificación de Imágenes (para asignar etiquetas a una imagen completa) o Detección de Objetos (para identificar y localizar objetos específicos dentro de una imagen). También puedes seleccionar un dominio (por ejemplo, Retail, Alimentación, General) para optimizar el modelo para tus datos específicos.
2. Subir y Etiquetar Imágenes: Sube un conjunto de imágenes de entrenamiento. Para la clasificación, aplicas una o más etiquetas a cada imagen. Para la detección de objetos, dibujas cuadros delimitadores alrededor de los objetos de interés en cada imagen y asignas una etiqueta. La plataforma solo requiere un pequeño número de ejemplos por etiqueta para empezar (tan solo 15).
3. Entrenar el Modelo: Una vez que tus imágenes están etiquetadas, simplemente haz clic en el botón 'Entrenar'. La IA de Custom Vision analizará tus imágenes y construirá un modelo personalizado adaptado a tus conceptos especificados. El proceso de entrenamiento es rápido y automatizado.
4. Evaluar e Iterar: Después del entrenamiento, el servicio proporciona métricas de rendimiento como precisión, recall y mAP para ayudarte a entender la exactitud de tu modelo. Puedes usar la función 'Prueba Rápida' para probar tu modelo con nuevas imágenes. Para mejorar el rendimiento, puedes añadir más imágenes etiquetadas y volver a entrenar el modelo.
5. Desplegar y Predecir: Cuando estés satisfecho con el rendimiento del modelo, puedes publicarlo para obtener un punto de conexión de predicción. Usa la API REST proporcionada para enviar nuevas imágenes a tu modelo y recibir predicciones en un formato JSON estructurado. Alternativamente, puedes exportar el modelo para ejecutarlo en varias plataformas, incluyendo iOS (CoreML), Android (TensorFlow) y Windows (ONNX), o como un contenedor de Docker para el despliegue en el borde.

Características principales de Custom Vision

• Interfaz Sin Código/Bajo Código: Una interfaz gráfica intuitiva que te guía a través del proceso de subir datos, entrenar y probar modelos sin escribir ningún código de aprendizaje automático.
• Clasificación de Imágenes y Detección de Objetos: Soporta las dos tareas más comunes de visión por computadora, permitiéndote clasificar imágenes enteras o localizar múltiples objetos dentro de ellas.
• Aprendizaje por Transferencia: Aprovecha los modelos pre-entrenados de Microsoft, permitiéndote construir modelos personalizados precisos con conjuntos de datos muy pequeños.
• Dominios Optimizados: Ofrece modelos pre-optimizados para escenarios específicos como retail, alimentación y lugares de interés para lograr una mayor precisión desde el principio.
• Punto de Conexión de API REST: Integra fácilmente tu modelo personalizado en cualquier aplicación con una API basada en la nube simple y escalable.
• Despliegue en el Borde (Edge): Exporta modelos entrenados para ejecutarse en el dispositivo para aplicaciones que requieren baja latencia, capacidades sin conexión o privacidad de datos. Los formatos soportados incluyen CoreML, TensorFlow, ONNX y contenedores de Docker.
• Aprendizaje Activo: El sistema puede sugerir qué imágenes deberías etiquetar a continuación para proporcionar la mejora más significativa en el rendimiento de tu modelo, haciendo el proceso de entrenamiento más eficiente.

Casos de uso para Custom Vision

Custom Vision es versátil y puede aplicarse en numerosas industrias:

• Retail: Reconocimiento automatizado de productos en estanterías para la gestión de inventario, detección de espacios vacíos o para potenciar la búsqueda visual en aplicaciones de comercio electrónico.
• Fabricación: Aseguramiento de la calidad en líneas de producción identificando automáticamente defectos, grietas u otras anomalías en las piezas.
• Salud: Asistencia en el análisis de imágenes médicas para detectar irregularidades (con fines de investigación e informativos).
• Agricultura: Monitoreo de la salud de los cultivos, identificación de enfermedades de las plantas o conteo de productos para la estimación del rendimiento.
• Seguridad: Detección de equipos de seguridad como cascos en una obra de construcción o identificación de objetos no autorizados en áreas restringidas.
• Gestión de Activos Digitales: Etiquetado automático de grandes volúmenes de imágenes con etiquetas personalizadas para facilitar la búsqueda y organización.

Ventajas de Custom Vision

La principal ventaja de Custom Vision es su capacidad para democratizar la visión por computadora. Reduce la barrera de entrada, permitiendo que equipos sin talento especializado en IA construyan potentes soluciones de inteligencia visual. Su velocidad, eficiencia con pequeños conjuntos de datos y opciones de despliegue flexibles (nube y borde) lo convierten en una herramienta muy práctica y rentable para una amplia gama de problemas empresariales.

Precios y planes

Custom Vision opera con un modelo freemium dentro del ecosistema de Azure. Hay disponible un generoso nivel gratuito, que generalmente incluye un número limitado de proyectos, horas de entrenamiento y llamadas de predicción de API por mes, lo que lo hace ideal para aprender, crear prototipos y proyectos a pequeña escala. Para necesidades más grandes, el nivel Estándar (de pago) sigue un modelo de pago por uso. Los costos se basan en el uso, incluyendo el tiempo de entrenamiento (por hora), el número de imágenes almacenadas y el volumen de transacciones de predicción. Este precio flexible asegura que solo pagues por los recursos que consumes, haciéndolo escalable desde pequeñas startups hasta grandes empresas.