Starten Sie Ihre erste Objekterkennung Projekt auf Roboflow.
Datensatz-Upload --> Datensatzgenerierung und Modelltraining mit Roboflow Train. Plus: Schneller Einblick in Dataset Health Check, Auswählen von Vorverarbeitungs- und Erweiterungsschritten, Exportieren in verschiedene Annotationsformate und Bereitstellen Ihres Modells zum Ausführen von Inferenzen.
Behandelten Themen:
Erstellung Ihres Projekts
Was sind Anmerkungsstapel ? Hochladen von Bildern (Arbeiten mit Anmerkungsstapeln und unserem Anmerkungsworkflow)
Abrufen von Bildern aus Roboflow Universe zum Hinzufügen zu einem Projekt
Hochladen von Bildern in Ihren Anmerkungsstapel (neue, nicht kommentierte Bilder, bereits kommentierte Bilder, Videodateien)
Mit dem Anmerkungstool
Vervollständigen eines Annotationsstapels und Generieren von Versionen Ihres Datasets für das Modelltraining
Hochladen der Bilder aus Roboflow Universe in das Projekt
Durch Anmerkungsstapel navigieren und neue Bilder hochladen
Generieren von Versionen: Eine kurze Einführung in die Vorverarbeitung und Erweiterung
Primer zum Dataset Health Check
- Dataset-Einblicke wie die Gesamtzahl der Anmerkungen, Heatmap der Anmerkungen, durchschnittliche Bildgrößen und die Anzahl der Labels für jede Klasse (Klassenbilanz)
- Dataset Health Check: Verbesserung Ihres Datasets
- Zustandsprüfung: Filtern nach Klasse
Trainieren Sie Ihr Modell
Label Assist verwenden
Trainieren eines benutzerdefinierten Modells mit der Roboflow -Modellbibliothek
Roboflow Train-Ergebnisse: Modellrückschluss /Bereitstellungsoptionen und laufende Tests
Nächste Schritte:
Testen und Bereitstellen Ihres Modells
Bereitstellung: Verwendung der Roboflow Inferenz-API
Python-Paket für die OAK Bereitstellung
Implementieren von aktivem Lernen