基于Coovally的目标检测任务详解( 二 )
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建模完成之后 , 在后台可以看到模型训练的相关信息包括任务执行状态 , 任务持续时长、训练列表、评价精度等关键信息 。
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3.模型转换
在实验详情中 , 可以看到模型训练中的相关指标如评价指标 , 训练耗时 , 训练损失等 。
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当模型训练一段时间后 , 会生成可供使用的深度学习模型 , 此时点击【模型转换】功能 。 在弹出的配置框中根据下图提示进行相关的模型转换配置设置 。 然后点击【开始转换】 。
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4.模型部署
模型转化完成 , 会直接跳转到模型列表页面 , 选择训练好的检测模型 , 点击【部署】 。
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5.模型预测
在模型部署完成后 , 会直接跳转到预测界面 , 选择需要预测的图片点击【上传】 , 即可看到模型预测结果 。
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目标检测具有巨大的实用价值和应用前景 。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 。 还有在安防领域中 , 可以实现比如安全帽、安全带等动态检测 , 移动侦测、区域入侵检测、物品看护等功能 。
这些应用领域的检测任务 , Coovally可以帮你通通实现!返回搜狐 , 查看更多
【基于Coovally的目标检测任务详解】责任编辑:
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