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Treinar um Modelo de Detecção de Objetos com SenseCraft AI

Recursos da detecção de objetos​

A plataforma Seeed SenseCraft AI é uma ferramenta eficiente de treinamento de IA voltada para tarefas de detecção de objetos. Baseada no avançado modelo de detecção de objetos YOLO - World, ela oferece dois métodos de treinamento convenientes:

  • Treinamento Rápido

Recursos: Não é necessário nenhum dado de imagem. 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 rápidas de modelos.

  • Treinamento com Coleta de Imagens

Recursos: Combina o nome do alvo com 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.

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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 usa 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 exigir dados de imagem.

Etapa 1. Definir o nome do objeto​

Insira o nome do alvo na caixa de texto. Em seguida, clique em 'Start Training'.

dica

A sessão de treinamento durará de 1 a 3 minutos, portanto, seja paciente!

Etapa 2. Treinar e enviar modelos​

Após concluir o treinamento do modelo, o modelo será implantado e o 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!

cuidado

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.

dica

Confidence Threshold: A pontuação mínima de confiança 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.

Etapa 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.

dica

Se a conexão for bem-sucedida, uma visualização ao vivo da câmera aparecerá na caixa à direita.

Etapa 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'.

dica

Quanto mais material de imagem, melhor será o reconhecimento do modelo.

Etapa 3. Treinar e enviar modelos​

Clique em 'Training' e então aguarde pacientemente até que o modelo termine o treinamento.

E, por fim, 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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