Rilevamento moderno di oggetti

Per attività che producono riquadri rettangolari orizzontali, classi e confidenze. Selezionare pesi di rilevamento predefiniti e un dataset con etichette a riquadri ordinari.

  1. Selezionare i pesi del modello e la radice del dataset.
  2. Impostare dimensione singola di input, batch, epoche, dispositivo e altri parametri comuni.
  3. Regolare rotazione, ribaltamento, traslazione, scala e Mosaic in base all'attività. Copia e incolla e cancellazione dello sfondo usano adattatori che preservano le annotazioni; per il comportamento preciso, vedere i parametri comuni.
  4. Consultare la perdita di addestramento e le metriche effettive di validazione come Precision, Recall e mAP. Sono visualizzati solo i valori restituiti dal motore; l'accuratezza non viene dedotta dalla perdita di addestramento.
  5. Al termine, consultare checkpoint, ONNX e configurazione delle classi in weights dell'esperimento; vedere inferenza ed esportazione.

Predefiniti: input 640, massimo 1000 epoche, batch 16, workers 8, patience 100, ottimizzatore auto. Intervalli esatti e valori iniziali degli aumenti sono nella tabella dei parametri.