Tipo de treinamento - Detecção de Objetos
Recursos da detecção de objetos
A Seeed SenseCraft AI Platform é uma ferramenta de treinamento de IA eficiente, voltada para tarefas de detecção de objetos. Construída sobre o avançado modelo de detecção de objetos YOLO - World, ela oferece dois métodos de treinamento convenientes:
- Treinamento Rápido
Recursos: Nenhum dado de imagem é necessário. Basta inserir o nome do alvo para gerar rapidamente um modelo de detecção de objetos de classe única. Vantagens: Ideal para cenários simples, permitindo criação e implantação rápida de modelos.
- Treinamento com Coleta de Imagens
Recursos: Combina o nome do alvo com os dados de imagem enviados para o treinamento.
Vantagens: Aproveita dados de imagem diversificados para melhorar significativamente a precisão de detecção do modelo gerado, tornando-o adequado para aplicações que exigem alta precisão.
Com esses dois métodos, a plataforma SenseCraft atende a diversas necessidades de treinamento de modelos de detecção de objetos, simplificando as complexidades do desenvolvimento de IA, garantindo ao mesmo tempo usabilidade e precisão.
Treinamento Rápido
Vamos criar uma demonstração simples para reconhecer humanos. O recurso de treinamento rápido aproveita as seguintes características centrais do modelo de detecção de objetos YOLO – World:
O recurso de treinamento rápido utiliza os pontos fortes do YOLO para criar de forma eficiente modelos de detecção de classe única. Ao combinar pesos pré-treinados, semântica de texto e extração eficiente de recursos, ele gera um modelo personalizado, como para "human", sem necessidade de dados de imagem.
Passo 1. Definir o nome do objeto
Digite o nome do alvo na caixa de texto. Em seguida, clique em 'Start Training'.
A sessão de treinamento durará de 1 a 3 minutos, portanto, tenha paciência!
Passo 2. Treinar e enviar modelos
Após concluir o treinamento do modelo, ele será implantado e Grove Vision AI (V2) será selecionado para a implantação. Em seguida, escolha a porta serial correta para conectar e, por fim, aguarde pacientemente de 1 a 3 minutos até que o treinamento do modelo seja concluído!
Atualmente, a seleção de dispositivo em Detecção de Objetos só pode oferecer suporte ao Grove Vision AI (V2).
Demonstração dos resultados
Após concluir as etapas acima, o modelo será implantado e executado com sucesso, mas é preciso ter cuidado com as configurações de Confidence Threshold e IoU Threshold value, que afetarão a capacidade de reconhecimento do modelo.
Confidence Threshold: A pontuação de confiança mínima que um modelo deve ter para considerar uma detecção válida, filtrando previsões com baixa confiança.
IoU Threshold: O valor mínimo de Intersection over Union (IoU) necessário para classificar uma caixa delimitadora prevista como um verdadeiro positivo, garantindo precisão na medição de sobreposição entre as caixas previstas e as reais.
Treinamento com Coleta de Imagens
Faremos uma demonstração que reconhece fones de ouvido. Com base no modelo de detecção de objetos YOLO – World, você pode personalizar o treinamento para texto e imagem, o que pode melhorar a precisão de detecção do modelo gerado.
Passo 1. Definir o nome do objeto
Primeiro, insira o nome do alvo na caixa de texto e depois selecione Grove Vision AI (V2) para conectar.
Se a conexão for bem-sucedida, uma pré-visualização ao vivo da câmera aparecerá na caixa à direita.
Passo 2. Capturar Imagem
Em seguida, aponte a câmera para o objeto alvo e clique em 'Capture', depois delimite o objeto alvo com uma caixa vermelha e, por fim, clique em 'Confirm'.
Quanto mais material de imagem, melhor será o reconhecimento do modelo.
Passo 3. Treinar e enviar modelos
Clique em 'Training' e depois aguarde pacientemente até que o modelo termine o treinamento.
E finalmente é hora da implantação do modelo.
Demonstração dos resultados
Depois que as etapas acima forem concluídas, o modelo será treinado e implantado com sucesso.
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