训练类型 - 目标检测

目标检测的特点

Seeed SenseCraft AI 平台是一款高效的 AI 训练工具，专为目标检测任务设计。基于先进的 YOLO - 世界目标检测模型，它提供了两种便捷的训练方法：

• 快速训练

特点：无需图像数据，只需输入目标名称即可快速生成单类别目标检测模型。
优势：适用于简单场景，能够快速创建和部署模型。

• 图像采集训练

特点：结合目标名称与上传的图像数据进行训练。
优势：利用多样化的图像数据显著提升生成模型的检测精度，适用于需要高精度的应用场景。

通过这两种方法，SenseCraft 平台能够满足多样化的目标检测模型训练需求，简化 AI 开发的复杂性，同时确保易用性和精确性。

快速训练

我们将创建一个简单的 识别人类 的演示。快速训练功能利用了 YOLO – 世界目标检测模型的以下核心特性：

快速训练功能利用 YOLO 的优势高效创建单类别检测模型。通过结合预训练权重、文本语义和高效特征提取，它能够生成一个定制化模型（例如“人类”），而无需图像数据。

第 1 步：确定目标名称

在文本框中输入目标名称。然后点击 “开始训练”。

tip

训练过程将持续 1-3 分钟，请耐心等待！

第 2 步：训练并上传模型

完成模型训练后，模型将被部署，并选择 Grove Vision AI (V2) 进行部署。然后选择正确的串口进行连接，最后耐心等待 1-3 分钟，直到模型训练完成！

caution

目前目标检测中的设备选择仅支持 Grove Vision AI (V2)。

结果演示

完成上述步骤后，模型将成功部署并运行，但需要注意 置信度阈值 和 IoU 阈值 的设置，这将影响模型的识别能力。

tip

置信度阈值： 模型认为检测有效所需的最低置信度分数，用于过滤低置信度的预测结果。

IoU 阈值： 将预测边界框分类为真正正例所需的最小交并比 (IoU) 值，用于确保预测框与真实框之间的重叠测量准确性。

图像采集训练

我们将制作一个识别耳机的演示。基于 YOLO – 世界物体检测模型，您可以自定义文本和图像的训练，这可以提高生成模型的检测准确性。

第一步：确定对象名称

首先在文本框中输入目标名称，然后选择 Grove Vision AI (V2) 进行连接。

tip

如果连接成功，摄像头的实时预览画面将出现在右侧的框中。

第二步：捕获图像

然后将摄像头对准目标对象并点击 “Capture”，接着用红框框选目标对象，最后点击 “Confirm”。

tip

图像素材越多，模型的识别效果越好。

第三步：训练并上传模型

点击 “Training”，然后耐心等待模型完成训练。

最后，进行模型部署。

结果演示

完成以上步骤后，模型将成功训练并部署。

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