En este repositorio vas a poder encontrar los diferentes instructivos y soluciones para la implementación de Face y Custom Vision realizada para el Workshop de Mayo de 2019.
El principal objetivo es experimentar con el procesamiento, análisis y reconocimiento de imágenes, en este caso en particular de rostros de personas a través de Face API y de productos a través de Custom Vision.
A continuación, se presenta el detalle con los diferentes pasos que deberás llevar adelante para poder realizar la implementación de la solución, mientras aprendés a trabajar con Cognitive Services de Microsoft Azure.
Una vez que finalices con los pasos descriptos vas a poder contar con una solución integral y funcional de un smart store, en donde se permitirá a las personas registrarse en una base de datos, realizar reconocimiento de productos a través de sus smartphones y luego permitir reconocerlas a través de una aplicación para kioscos self-service.
Hecha esta breve introducción, pasemos a trabajar en la implementación de la solución.
👉 Antes de comenzar, es necesario que validemos algunos pocos requisitos previos:
- Contar con una Azure Subscription activa y con permisos suficientes para crear Resources Groups, Virtual Machines, App Services y componentes de Cognitive Services. Esta Azure Subscription será provista por Microsoft.
- Contar con un entorno de desarrollo con las siguientes características:
- Tener instalado Visual Studio 2017, o alguna versión superior.
- Tener instalado .Net Framework 4.6.1, o alguna versión superior.
- Te recomendamos crear una virtual en Azure (por ejemplo, utilizando la imagen Data Science Virtual Machine - Windows 2016, con un sizing A5 o similar). Si tenés dudas acerca de cómo crearla, por favor no dudes en consultar a los instructores para que te ayuden en el proceso.
- Para que la solución funcione correctamente, a priori, no es necesario contar con una Base de Datos, ya que la solución por defecto provee un Connection String a una base de datos local en la carpeta App_Data. Sin embargo, si querés utilizar una BD SQL real te recomendamos SQL Server. Sino, podés utilizar cualquier otro motor siempre y cuando modifiques previamente la capa Repository de la solución.
- Si vas a utilizar SQL Server, o SQL Azure, te recomendamos que instales SQL Server Management Studio
- También podés utilizar un SQL Server Express Local, especialmente si desarrollás en tu propio entorno de trabajo.
- Para las pruebas es deseable que cuentes con un smartphone con el cual realizar pruebas sobre la aplicación Web Mobile que vamos a desplegar en el Bloque 3.
- Vas a necesitar acceso a internet para poder trabajar sin inconvenientes.
Por último, te recomendamos tener a mano los siguientes links de Face, ya que te podrán ser de utilidad en más de una oportunidad:
- Página principal de Face
- Página con la documentación, guías rápidas y tutoriales
- Página con las referencias de la API
Y además los siguientes links de Custom Vision:
- Portal de Operaciones
- Página principal de Custom Vision
- Página con la documentación, guías rápidas y tutoriales
¡¡Ya es tiempo de ponernos a trabajar!! 👏 👏
- Setup de Custom Vision en Azure
- Carga de imágenes de productos y categorización
- Entrenar y publicar el modelo
En este primer bloque, deberás implementar el modelo de reconocimiento de imágenes en Custom Vision. Para ello, te recomendamos seguir el tutorial que se detalla en el archivo /Bloque 1/Track II - Bloque 1 - Custom Vision.pdf.
En caso de que requieras ayuda, por favor contactá a los instructores para que puedan ayudarte a llevar adelante el ejercicio.