1. 算法项目,输出模型为主。
2. 根据需要,选定了目标识别模型,针对基础数据集进行训练。
3. 调整模型参数,选出最优模型。
4. 最终微调模型,达到最优输出。
例如针对本项目:需要从多种现有目标检测算法中,筛选出最适合客户需要的算法Base。因为客户对实时性要求较高,会采用YOLO系列为主。然后是对数据进行一个筛选清洗,对部分数据进行一个补全。训练过程也会需要根据输入数据来源,对超参数要进行一个取舍。最后经过不同的训练,选出最适合的模型,并最终封装交付。
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1. 算法项目,输出模型为主。
2. 根据需要,选定了目标识别模型,针对基础数据集进行训练。
3. 调整模型参数,选出最优模型。
4. 最终微调模型,达到最优输出。
例如针对本项目:需要从多种现有目标检测算法中,筛选出最适合客户需要的算法Base。因为客户对实时性要求较高,会采用YOLO系列为主。然后是对数据进行一个筛选清洗,对部分数据进行一个补全。训练过程也会需要根据输入数据来源,对超参数要进行一个取舍。最后经过不同的训练,选出最适合的模型,并最终封装交付。
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