Start uw eerste objectdetectie project op Roboflow.
Dataset uploaden --> Dataset generatie & modeltraining met Roboflow Train. Plus: snel inzicht in Dataset Health Check, preprocessing- en augmentatiestappen selecteren, exporteren in verschillende annotatieformaten en uw model implementeren om inferentie uit te voeren.
Behandelde onderwerpen:
Uw project maken
Wat zijn annotatiebatches ? Afbeeldingen uploaden (werken met annotatiebatches en onze annotatieworkflow)
Afbeeldingen van Roboflow Universe ophalen om aan een project toe te voegen
Afbeeldingen uploaden naar uw annotatiebatch (nieuwe niet-geannoteerde afbeeldingen, reeds geannoteerde afbeeldingen, videobestanden)
De annotatietool gebruiken
Een annotatiebatch voltooien en versies van uw dataset genereren voor modeltraining
De afbeeldingen van Roboflow Universe uploaden naar het project
Door annotatiebatches navigeren en nieuwe afbeeldingen uploaden
Versies genereren: een snelle inleiding over preprocessing en augmentatie
Primer op Dataset Health Check
- Inzichten in datasets, zoals het totale aantal annotaties, heatmap van annotaties, gemiddelde afbeeldingsformaten en het aantal labels voor elke klasse (klassenbalans)
- Dataset Health Check: uw dataset verbeteren
- Health Check: Filter op klasse
Je model trainen
Labelhulp gebruiken
Een aangepast model trainen met de Roboflow Model Library
Roboflow Train-resultaten: modelinferentie / implementatie -opties en tests uitvoeren
Volgende stappen:
Uw model testen en implementeren
Implementatie: de Roboflow Inference API gebruiken
Python-pakket voor implementatie van OAK