Integración de Oracle Analytics con Oracle Cloud Infrastructure Vision
Integre Oracle Analytics con Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision para analizar imágenes o vídeos para detectar rostros, objetos o etiquetas sin necesidad de conocimientos de machine learning o inteligencia artificial. Por ejemplo, puede que desee identificar automóviles en fotografías o rostros en vídeos.
Temas:
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Visión general de la integración de Oracle Analytics con Vision
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Políticas necesarias para integrar OCI Vision con Oracle Analytics
- Flujo de trabajo típico para integrar Oracle Analytics con Vision
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Creación de una conexión a su arrendamiento de Oracle Cloud Infrastructure
- Requisitos para imágenes y vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision
-
Preparación de imágenes o vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision
- Cómo hacer que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics
Visión general de la integración de Oracle Analytics con Vision
Vision es uno de los diversos servicios de inteligencia artificial (IA) que proporciona Oracle Cloud Infrastructure. Le ofrece el potencial de aplicar el Machine Learning y la inteligencia artificial sin necesidad de experiencia en la ciencia de datos.
La integración de Oracle Analytics con Vision le permite analizar imágenes y vídeos para detectar objetos, texto, rostros, etc. Puede realizar este análisis de IA llamando al servicio Vision desde un flujo de datos en Oracle Analytics.
Oracle Analytics soporta modelos previamente entrenados.
Resumen
| Tipo de análisis | Imágenes | Vídeos |
|---|---|---|
| Clasificación |  |
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| Rostros | |
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| Etiqueta | |
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| Objeto | |
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| Texto | |
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Modelos previamente entrenados
- Detección de rostros: identifica la existencia de rostros en imágenes o vídeos. Por ejemplo, puede que desee ocultar la identidad de las personas de las imágenes mediante la adición de un difuminado a la imagen utilizando la información de ubicación de rostro devuelta por este modelo.
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Clasificación de imágenes: utilice un juego de categorías fijo para asignar etiquetas a imágenes (no vídeos).
- Detección de etiquetas: identifica la existencia de etiquetas en los vídeos.
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Detección de objetos: busca una instancia de objetos del mundo real o patrones específicos en imágenes o vídeos; por ejemplo, gatos ,perros, bicicletas, un avión o etiquetas.
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Detección de texto: detecta texto en imágenes o vídeos. Convierte texto impreso o manuscrito a formato digital.
Modelos entrenados de forma personalizada
Los modelos entrenados de forma personalizada se calibran y ajustan para detectar imágenes y patrones para fines específicos. Por ejemplo, mientras que un modelo previamente entrenando puede identificar circuitos eléctricos, puede diseñar un modelo entrenado de forma personalizada para identificar los componentes eléctricos que forman un circuito eléctrico; por ejemplo, resistencias, LED, diodos y condensadores. Consulte Tutoriales de Vision.
Políticas necesarias para integrar OCI Vision con Oracle Analytics
Para integrar Oracle Analytics con OCI Vision, asegúrese de que tiene las políticas de seguridad necesarias.
El usuario de OCI que especifique en la conexión entre Oracle Analytics Cloud y su arrendamiento de OCI debe tener permisos de lectura, escritura y supresión en el compartimento que contiene los recursos de OCI que desea utilizar. Asegúrese de que el usuario de OCI pertenece a un grupo de usuarios con las siguientes políticas de seguridad de OCI mínimas. Al conectarse a un arrendamiento de OCI desde Oracle Analytics, puede utilizar una clave de API o una entidad de recurso de OCI.
Nota:
Los identificadores de Oracle Cloud (OCID) son identificadores de recursos utilizados en OCI.Nota:
En el caso de la entidad de recurso, para incluir todas las instancias de Analytics de un compartimento, especifique{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} en lugar de {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'}.| Políticas de clave de API | Políticas de entidad de recurso |
|---|---|
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy |
Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> |
Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' |
Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' |
Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy |
Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Flujo de trabajo típico para integrar Oracle Analytics con Vision
Realice estas tareas necesarias para integrar Oracle Analytics con Vision y llevar a cabo la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la detección de texto.
| Tarea | Descripción | Más información |
|---|---|---|
| Revisión de requisitos | Asegúrese de que el usuario que se conecta desde Oracle Analytics al arrendamiento de OCI tiene las políticas de seguridad necesarias. | Políticas necesarias para integrar OCI Vision con Oracle Analytics |
| Conexión a OCI Vision | Cree una conexión reutilizable al servicio Vision. | Creación de una conexión a su arrendamiento de Oracle Cloud Infrastructure |
| Preparación de imágenes o vídeos para analizar | Revise los requisitos para las imágenes y los vídeos.
A continuación, cree un juego de datos que haga referencia a las imágenes o los vídeos que desee analizar y cárguelo en Oracle Analytics. |
Requisitos para imágenes y vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision Preparación de imágenes o vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision |
| Hacer que un modelo esté disponible en Oracle Analytics | Registre un modelo de Vision en Oracle Analytics para hacer que esté disponible para los flujos de datos. | Cómo hacer que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics |
| Procesamiento de imágenes o vídeos | Utilice un flujo de datos para aplicar Vision para analizar las imágenes o los vídeos. | Uso de modelos de Oracle Cloud Infrastructure Vision en Oracle Analytics |
| Análisis de los resultados | Utilice el juego de datos generado por el flujo de datos para analizar los resultados. | Datos de salida generados para modelos de análisis de detección de rostros, detección de objetos, clasificación de imágenes y detección de texto |
Requisitos para imágenes y vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision
Antes de empezar a procesar imágenes o vídeos mediante un modelo de Vision en Oracle Analytics, siga estos requisitos.
Visión general
Utilice cubos de Object Storage de OCI para almacenar las imágenes que desee analizar y, a continuación, cree un juego de datos para acceder a estas imágenes en Oracle Analytics.
En la mayoría de los casos, las imágenes de entrada y los modelos de Vision se almacenan en la misma cuenta (arrendamiento) de Oracle Cloud. Si las imágenes de entrada y el modelo de Vision se almacenan en arrendamientos diferentes, debe asegurarse de que la visibilidad del cubo de almacenamiento que contiene las imágenes de entrada sea pública y de que el juego de datos de entrada del flujo de datos contenga las URL de las imágenes individuales (como se describe en el paso 4). Para obtener información sobre cómo hacer que un cubo sea público, consulte Cambio de la visibilidad de un cubo.
Imágenes
Los flujos de datos de Oracle Analytics pueden procesar hasta 20 000 imágenes en una ejecución. Si tiene más de 20 000 imágenes para procesar, en Object Storage y Archive Storage de OCI, cree varios cubos que contengan no más de 20 000 imágenes cada uno. A continuación, cree un juego de datos y un flujo de datos independientes para cada cubo, y utilice una secuencia para procesar varios flujos de datos de forma secuencial.
Vídeos
- Formatos de vídeo soportados: .mov, .mp4, .h264, .mkv, .webm.
- Hasta 20 GB y 10 horas de duración.
- Los vídeos individuales pueden tener hasta 1 GB.
- Cada ejecución de flujo de datos de Oracle Analytics puede procesar alrededor de 50 minutos de vídeo. El límite exacto depende del tamaño, la resolución y el formato del archivo de vídeo.
Preparación de imágenes o vídeos para análisis con un modelo de OCI Vision
Utilice cubos de Object Storage de OCI para almacenar las imágenes que desee analizar y, a continuación, cree un juego de datos para acceder a estas imágenes en Oracle Analytics.
En la mayoría de los casos, las imágenes de entrada y los modelos de Vision se almacenan en la misma cuenta (arrendamiento) de Oracle Cloud. Si las imágenes de entrada y el modelo de Vision se almacenan en arrendamientos diferentes, debe asegurarse de que la visibilidad del cubo de almacenamiento que contiene las imágenes de entrada sea pública y de que el juego de datos de entrada del flujo de datos contenga las URL de las imágenes individuales (como se describe en el paso 4). Para obtener información sobre cómo hacer que un cubo sea público, consulte Cambio de la visibilidad de un cubo.
- En la consola de OCI, vaya a Object Storage y Archive Storage y cree un nuevo cubo para almacenar las imágenes.
- Cargue las imágenes o los vídeos en el cubo.
Asegúrese de que el cubo no contiene ningún archivo que no proceda. Oracle Analytics procesa todos los archivos del cubo.El cubo puede ser privado o público, pero a él deben poder acceder los usuarios de OCI y debe cumplir los límites genéricos de imágenes de OCI. Consulte la documentación de OCI. Utilice el valor Ruta de URL (URI) para hacer referencia a imágenes y vídeos.
- Para procesar cada imagen o vídeo de un cubo, agregue la URL del cubo a un archivo CSV.
- Pegue la URL del cubo en el archivo CSV como valor de
Bucket URL.Si tiene más de 20 000 imágenes, normalmente debe crear varios cubos con un máximo de 20 000 imágenes, así como un juego de datos independiente para cada cubo.
- Pegue la URL del cubo en el archivo CSV como valor de
- Para hacer referencia a las imágenes individualmente, cree un archivo CSV con los campos ID, Nombre de imagen y Ubicación de archivo, y rellene el archivo con los ID, nombres y URI únicos de las imágenes que desea analizar.
- Para hacer referencia a los vídeos individualmente, cree un archivo CSV con los campos ID y URL, y rellene el archivo con el ID y los URI únicos de los vídeos que desea analizar.
Cómo hacer que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics
Haga que un modelo de Vision esté disponible en Oracle Analytics para poder analizar imágenes o vídeos para realizar la detección de objetos, la clasificación de imágenes o la detección de texto mediante flujos de datos.
- En la página de inicio de Oracle Analytics, haga clic en Menú de página
, seleccione Registrar modelo/función y, a continuación, seleccione Modelos de OCI Vision. - En el cuadro de diálogo Registrar un modelo de Vision, en De una conexión, haga clic en la conexión que ha creado en Creación de una conexión a su arrendamiento de Oracle Cloud Infrastructure.
Aparecerá una lista de los modelos disponibles. - En la lista de modelos disponibles, haga clic en el modelo que desea aplicar a los datos de su imagen.
Por ejemplo, para detectar automóviles en fotografías, seleccione Detección de objetos previamente entrenada, o bien, para detectar rostros en vídeos, seleccione Detección de rostros en vídeo previamente entrenada.
