使用 SenseCraft AI 训练目标检测模型
目标检测的特性
Seeed SenseCraft AI 平台是一款专为目标检测任务打造的高效 AI 训练工具。基于先进的 YOLO - World 目标检测模型，它提供两种便捷的训练方式：
- 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，可实现快速建模与部署。
- 图像采集训练
特点：将目标名称与上传的图像数据结合进行训练。
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，适用于对精度要求较高的应用场景。
通过这两种方式，SenseCraft 平台能够满足多样化的目标检测模型训练需求，在保证易用性的同时简化 AI 开发的复杂度，并兼顾精度表现。
快速训练
我们将创建一个用于识别人类的简单示例。快速训练功能利用 YOLO – World 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，它可以在无需图像数据的情况下，为诸如“human”这样的目标生成定制模型。
步骤 1. 确定目标名称
在文本框中输入目标名称。然后点击 'Start Training'。
训练过程将持续 1-3 分钟，请耐心等待！
步骤 2. 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) 作为部署设备。然后选择正确的串口进行连接，最后耐心等待 1-3 分钟，即可完成模型训练与部署！
目前在目标检测中，设备选择仅支持 Grove Vision AI (V2)。
结果演示
完成以上步骤后，模型将成功部署并运行。但需要注意 Confidence Threshold 和 IoU Threshold value 的设置，它们会影响模型的识别能力。
Confidence Threshold： 模型认为检测结果有效所需的最低置信度分数，用于过滤低置信度预测。
IoU Threshold： 将预测框判定为真正例所需的最小交并比（IoU）阈值，用于确保预测框与真实框之间重叠度测量的准确性。
图像采集训练
我们将制作一个识别耳机的示例。基于 YOLO – World 目标检测模型，你可以对文本和图像进行自定义训练，从而提升生成模型的检测精度。
步骤 1. 确定目标名称
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。
如果连接成功，右侧的框中会出现摄像头的实时预览画面。
步骤 2. 采集图像
然后将摄像头对准目标物体并点击 'Capture'，接着用红框框选目标物体，最后点击 'Confirm'。
图像素材越多，模型的识别效果越好。
步骤 3. 训练并上传模型
点击 'Training'，然后耐心等待模型完成训练。
最后就可以进行模型部署了。
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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