1. Die Voraussetzungen um Erfolgreich mit dem Projekt zu starten

Die magische Welt der Objekterkennung wird dank fortschrittlicher Technologien und Werkzeuge immer zugänglicher. Bevor Sie mit dem Tutorial beginnen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie alle notwendigen Voraussetzungen erfüllen, um dieses spannende Projekt erfolgreich zu starten. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Aspekte, die Sie benötigen, um Objekte mit ML.Net zu erkennen.

Grundlegende Programmierkenntnisse in .Net

Das Projekt wurde in C# entwickelt. Es kann aber auch in eine andere .Net Programmiersprache übersetzt werden.

Visual Studio (Community Edition)

Visual Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) von Microsoft und das wichtigste Werkzeug für jeden .Net-Entwickler. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Ihre Entwicklungsprozesse vereinfacht und beschleunigt.

Hinweise zur Installation:

• Besuchen Sie die offizielle Microsoft-Website, um die Community Edition von Visual Studio herunterzuladen und zu installieren. Diese Version ist kostenlos und bietet dennoch viele der großartigen Features, die Sie benötigen.
• Folgen Sie den Installationsanweisungen und wählen Sie während des Installationsprozesses die “.Net Desktop-Entwicklung” aus.

Ein erstes Programm in Visual Studio – “Hello World” in C#

Nach der Installation von Visual Studio ist es ratsam, ein einfaches “Hello World”-Programm zu erstellen, um sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert.

1. Starten Sie Visual Studio.
2. Wählen Sie “Neues Projekt erstellen”.
3. Wählen Sie “Konsolen App (.Net Core)” und klicken Sie auf “Weiter”.
4. Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen “HelloWorld” und klicken Sie auf “Erstellen”.

Ersetzen sie den vorandenen Code in den folgenden:

using System;

namespace HelloWorld

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            // Ausgabe von "Hello World!" auf der Konsole

            Console.WriteLine("Hello World!");

            // Konsolenfenster schließen, wenn eine beliebige Taste gedrückt wird

            Console.ReadKey();

        }

    }

}

Umgang mit GitHub

Was ist GitHub?

GitHub ist eine Plattform für Versionskontrolle und Zusammenarbeit. Entwickler können hier gemeinsam an Projekten arbeiten und ihren Code hosten.

Wie findet man Projekte auf GitHub?

Mit Hilfe der Suchleiste auf GitHub haben Sie die Möglichkeit nach Projekten zu suchen. Geben Sie einfach die gewünschten Schlüsselwörter ein und durchsuchen Sie die Ergebnisse.

Wie findet man VOTT?

Visual Object Tagging Tool (VOTT) ist ein Open-Source-Annotationstool von Microsoft. Sie können es auf GitHub finden und herunterladen, indem Sie einfach “VOTT” in die Suchleiste eingeben.

Bilder für das Training (Dataset)

Um ein effektives Training Ihres Modells zu gewährleisten, sind hochwertige Bilder von großer Bedeutung.

Es gelten folgende Mindestanforderungen an die Bilder:

• Qualität: Die Bilder sollten klar und in hoher Auflösung vorliegen. Vermeiden Sie unscharfe oder verpixelte Bilder.
• Vielfalt: Achten Sie darauf, dass Ihr Dataset verschiedene Winkel, Lichtverhältnisse und Hintergründe des zu erkennenden Objekts beinhaltet.
• Anzahl: Ein größerer Satz von Bildern kann zu präziseren Ergebnissen führen, daher gilt: Je mehr Bilder vorhanden sind, desto besser.

Zusammenfassung:

Das Erfüllen dieser Voraussetzungen ist der erste Schritt zu einem erfolgreichen Projekt. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Anforderungen erfüllen, bevor Sie mit dem nächsten Teil des Tutorials fortfahren.

• Visual Studio Downloads
• GitHub – Plattform
• VOTT auf GitHub

Weiter geht es mit Teil 3…

Überblick:

Teil 1 – Teil 2 – Teil 3 – Teil 4 – Teil 5

Das Projekt zum Download auf GitHub.