最初のオブジェクト検出を開始します Roboflowのプロジェクト。
データセットのアップロード-> Roboflowを使用したデータセットの生成とモデルのトレーニング。プラス:データセットヘルスチェックのクイックインサイト、前処理と拡張の手順の選択、さまざまなアノテーション形式でのエクスポート、推論を実行するためのモデルのデプロイ。
取り上げるトピック:
プロジェクトの作成
アノテーションバッチとは何ですか?画像のアップロード(注釈バッチの操作、および注釈ワークフロー)
プロジェクトに追加するためにRoboflowユニバースから画像を取得する
注釈バッチへの画像のアップロード(新しい注釈のない画像、すでに注釈が付けられている画像、ビデオファイル)
注釈ツールの使用
アノテーションバッチを完了し、モデルトレーニング用のデータセットのバージョンを生成する
Roboflowからプロジェクトへの画像のアップロード
注釈バッチをナビゲートし、新しい画像をアップロードする
バージョンの生成:前処理と拡張に関する簡単な入門書
データセットヘルスチェックの入門書
- 注釈の総数、注釈のヒートマップ、平均画像サイズ、各クラスのラベル数(クラスバランス)などのデータセットの洞察
- データセットヘルスチェック:データセットの改善
- ヘルスチェック:クラスでフィルタリング
モデルのトレーニング
ラベルアシストの使用
Roboflowモデルライブラリを使用したカスタムモデルのトレーニング
Roboflow Trainの結果: モデルの推論/展開オプションと実行中のテスト
次のステップ:
モデルのテストとデプロイ
デプロイ: Roboflow InferenceAPIの使用