Die wichtigsten Schritte in einem Computer-Vision-Projekt verstehen

Einführung

Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das Computern hilft, die Welt wie Menschen zu sehen und zu verstehen. Es verarbeitet und analysiert Bilder oder Videos, um Informationen zu extrahieren, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen zu treffen.

Ansehen: Anleitung Computer Vision Projekte | Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Computer-Vision-Techniken wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung können in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, von autonomem Fahren bis hin zu medizinischer Bildgebung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Arbeit an Ihren eigenen Computer-Vision-Projekten ist eine großartige Möglichkeit, Computer Vision besser zu verstehen und mehr darüber zu lernen. Ein Computer-Vision-Projekt kann jedoch aus vielen Schritten bestehen und anfangs verwirrend erscheinen. Am Ende dieser Anleitung sind Sie mit den Schritten eines Computer-Vision-Projekts vertraut. Wir werden alles vom Anfang bis zum Ende eines Projekts durchgehen und erklären, warum jeder Teil wichtig ist. Beginnen wir und machen wir Ihr Computer-Vision-Projekt zu einem Erfolg!

Ein Überblick über ein Computer-Vision-Projekt

Bevor wir die Details der einzelnen Schritte eines Computer-Vision-Projekts besprechen, wollen wir uns den Gesamtprozess ansehen. Wenn Sie heute ein Computer-Vision-Projekt starten würden, würden Sie die folgenden Schritte ausführen:

• Ihre erste Priorität wäre es, die Anforderungen Ihres Projekts zu verstehen.
• Dann würden Sie die Bilder sammeln und genau beschriften, die zum Trainieren Ihres Modells beitragen.
• Als Nächstes würden Sie Ihre Daten bereinigen und Augmentationstechniken anwenden, um sie für das Modelltraining vorzubereiten.
• Nach dem Modelltraining würden Sie Ihr Modell gründlich testen und bewerten, um sicherzustellen, dass es unter verschiedenen Bedingungen konsistent funktioniert.
• Schließlich würden Sie Ihr Modell in der realen Welt einsetzen und es auf der Grundlage neuer Erkenntnisse und Rückmeldungen aktualisieren.

Nachdem wir nun wissen, was uns erwartet, wollen wir uns direkt mit den Schritten befassen und Ihr Projekt voranbringen.

Schritt 1: Definieren der Ziele Ihres Projekts

Der erste Schritt in jedem Computer-Vision-Projekt ist die klare Definition des Problems, das Sie lösen möchten. Das Wissen um das Endziel hilft Ihnen, mit dem Aufbau einer Lösung zu beginnen. Dies gilt insbesondere für Computer Vision, da das Ziel Ihres Projekts direkten Einfluss darauf hat, auf welche Computer-Vision-Aufgabe Sie sich konzentrieren müssen.

Hier sind einige Beispiele für Projektziele und die Computer-Vision-Aufgaben, die verwendet werden können, um diese Ziele zu erreichen:

• Ziel: Entwicklung eines Systems, das den Fluss verschiedener Fahrzeugtypen auf Autobahnen überwachen und verwalten kann, um das Verkehrsmanagement und die Sicherheit zu verbessern.

  • Computer-Vision-Aufgabe: Objekterkennung ist ideal für die Verkehrsüberwachung, da sie mehrere Fahrzeuge effizient lokalisiert und identifiziert. Sie ist weniger rechenintensiv als die Bildsegmentierung, die für diese Aufgabe unnötige Details liefert, und gewährleistet so eine schnellere Echtzeitanalyse.

• Ziel: Entwicklung eines Tools, das Radiologen unterstützt, indem es präzise, pixelgenaue Umrisse von Tumoren in medizinischen Bildgebungsaufnahmen liefert.

  • Computer-Vision-Aufgabe: Die Bildsegmentierung eignet sich für die medizinische Bildgebung, da sie genaue und detaillierte Grenzen von Tumoren liefert, die für die Beurteilung von Größe, Form und Behandlungsplanung entscheidend sind.

• Ziel: Erstellung eines digitalen Systems, das verschiedene Dokumente (z. B. Rechnungen, Quittungen, juristische Dokumente) kategorisiert, um die Organisationseffizienz und den Dokumentenabruf zu verbessern.

  • Computer-Vision-Aufgabe: Bildklassifizierung ist hier ideal, da sie jeweils ein Dokument bearbeitet, ohne die Position des Dokuments im Bild berücksichtigen zu müssen. Dieser Ansatz vereinfacht und beschleunigt den Sortierprozess.

Schritt 1.5: Auswahl des richtigen Modells und Trainingsansatzes

Nachdem Sie das Projektziel und die geeigneten Computer-Vision-Aufgaben verstanden haben, ist ein wesentlicher Bestandteil der Definition des Projektziels die Auswahl des richtigen Modells und des Trainingsansatzes.

Abhängig vom Ziel können Sie das Modell entweder zuerst auswählen oder nachdem Sie gesehen haben, welche Daten Sie in Schritt 2 erfassen können. Nehmen wir beispielsweise an, Ihr Projekt hängt stark von der Verfügbarkeit bestimmter Datentypen ab. In diesem Fall kann es praktischer sein, die Daten zuerst zu erfassen und zu analysieren, bevor Sie ein Modell auswählen. Wenn Sie andererseits ein klares Verständnis der Modellanforderungen haben, können Sie das Modell zuerst auswählen und dann Daten erfassen, die diesen Spezifikationen entsprechen.

Die Wahl zwischen dem Training von Grund auf oder der Verwendung von Transfer Learning beeinflusst, wie Sie Ihre Daten vorbereiten. Das Training von Grund auf erfordert einen vielfältigen Datensatz, um das Verständnis des Modells von Grund auf aufzubauen. Transfer Learning hingegen ermöglicht es Ihnen, ein vortrainiertes Modell zu verwenden und es mit einem kleineren, spezifischeren Datensatz anzupassen. Die Wahl eines bestimmten Modells für das Training bestimmt auch, wie Sie Ihre Daten vorbereiten müssen, z. B. durch Ändern der Größe von Bildern oder Hinzufügen von Anmerkungen, gemäß den spezifischen Anforderungen des Modells.

Hinweis: Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells dessen Bereitstellung, um Kompatibilität und Leistung sicherzustellen. Beispielsweise sind schlanke Modelle aufgrund ihrer Effizienz auf ressourcenbeschränkten Geräten ideal für Edge Computing. Um mehr über die wichtigsten Punkte im Zusammenhang mit der Definition Ihres Projekts zu erfahren, lesen Sie unseren Leitfaden zur Definition der Ziele Ihres Projekts und zur Auswahl des richtigen Modells.

Bevor Sie mit der praktischen Arbeit an einem Computer Vision Projekt beginnen, ist es wichtig, diese Details genau zu verstehen. Vergewissern Sie sich, dass Sie Folgendes berücksichtigt haben, bevor Sie mit Schritt 2 fortfahren:

• Definieren Sie klar das Problem, das Sie zu lösen versuchen.
• Bestimmen Sie das Endziel Ihres Projekts.
• Identifizieren Sie die spezifische Computer-Vision-Aufgabe, die benötigt wird (z. B. Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung).
• Entscheiden Sie, ob Sie ein Modell von Grund auf neu trainieren oder Transfer Learning verwenden möchten.
• Wählen Sie das geeignete Modell für Ihre Aufgabe und Ihre Bereitstellungsanforderungen aus.

Schritt 2: Datenerfassung und Datenannotation

Die Qualität Ihrer Computer-Vision-Modelle hängt von der Qualität Ihres Datensatzes ab. Sie können entweder Bilder aus dem Internet sammeln, eigene Bilder aufnehmen oder bereits vorhandene Datensätze verwenden. Hier sind einige großartige Ressourcen zum Herunterladen hochwertiger Datensätze: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository und Kaggle Datasets.

Einige Bibliotheken, wie Ultralytics, bieten integrierte Unterstützung für verschiedene Datensätze, was den Einstieg mit hochwertigen Daten erleichtert. Diese Bibliotheken enthalten oft Hilfsprogramme für die nahtlose Verwendung beliebter Datensätze, was Ihnen in den Anfangsphasen Ihres Projekts viel Zeit und Mühe sparen kann.

Wenn Sie sich jedoch dafür entscheiden, Bilder zu sammeln oder eigene Bilder aufzunehmen, müssen Sie Ihre Daten annotieren. Datenannotation ist der Prozess der Kennzeichnung Ihrer Daten, um Ihrem Modell Wissen zu vermitteln. Die Art der Datenannotation, mit der Sie arbeiten werden, hängt von Ihrer spezifischen Computer-Vision-Technik ab. Hier sind einige Beispiele:

• Bildklassifizierung: Sie kennzeichnen das gesamte Bild als eine einzige Klasse.
• Objekterkennung: Sie zeichnen Begrenzungsrahmen um jedes Objekt im Bild und beschriften jeden Rahmen.
• Bildsegmentierung: Sie beschriften jedes Pixel im Bild entsprechend dem Objekt, zu dem es gehört, und erstellen so detaillierte Objektgrenzen.

Datenerfassung und -annotation kann ein zeitaufwändiger manueller Aufwand sein. Annotationstools können diesen Prozess erleichtern. Hier sind einige nützliche Open-Source-Annotationstools: LabeI Studio, CVAT und Labelme.

Schritt 3: Datenerweiterung und Aufteilung Ihres Datensatzes

Nach dem Sammeln und Annotieren Ihrer Bilddaten ist es wichtig, Ihr Dataset zunächst in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufzuteilen, bevor Sie eine Datenerweiterung durchführen. Das Aufteilen Ihres Datasets vor der Erweiterung ist entscheidend, um Ihr Modell mit originalen, unveränderten Daten zu testen und zu validieren. Dies hilft, genau zu beurteilen, wie gut das Modell auf neue, ungesehene Daten generalisiert.

So teilen Sie Ihre Daten auf:

• Trainingsdatensatz: Dies ist der größte Teil Ihrer Daten, typischerweise 70-80 % der Gesamtmenge, der zum Trainieren Ihres Modells verwendet wird.
• Validierungsdatensatz: In der Regel etwa 10-15 % Ihrer Daten; dieser Satz wird verwendet, um Hyperparameter abzustimmen und das Modell während des Trainings zu validieren, wodurch Overfitting verhindert wird.
• Testdatensatz: Die restlichen 10-15 % Ihrer Daten werden als Testdatensatz beiseite gelegt. Er wird verwendet, um die Leistung des Modells anhand von ungesehenen Daten zu bewerten, nachdem das Training abgeschlossen ist.

Nachdem Sie Ihre Daten aufgeteilt haben, können Sie Data Augmentation durchführen, indem Sie Transformationen wie Drehen, Skalieren und Spiegeln von Bildern anwenden, um die Größe Ihres Datensatzes künstlich zu erhöhen. Data Augmentation macht Ihr Modell robuster gegenüber Variationen und verbessert seine Leistung bei ungesehenen Bildern.

Bibliotheken wie OpenCV, Albumentations und TensorFlow bieten flexible Augmentierungsfunktionen, die Sie verwenden können. Zusätzlich verfügen einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, über integrierte Augmentierungseinstellungen direkt in ihrer Modelltrainingsfunktion, was den Prozess vereinfacht.

Um Ihre Daten besser zu verstehen, können Sie Tools wie Matplotlib oder Seaborn verwenden, um die Bilder zu visualisieren und ihre Verteilung und Eigenschaften zu analysieren. Die Visualisierung Ihrer Daten hilft, Muster, Anomalien und die Effektivität Ihrer Augmentierungstechniken zu erkennen. Sie können auch Ultralytics Explorer verwenden, ein Tool zum Erkunden von Datensätzen für Computer Vision mit semantischer Suche, SQL-Abfragen und Vektorähnlichkeitssuche.

Durch das richtige Verständnis, die Aufteilung und die Augmentierung Ihrer Daten können Sie ein gut trainiertes, validiertes und getestetes Modell entwickeln, das in realen Anwendungen gute Leistungen erbringt.

Schritt 4: Modelltraining

Sobald Ihr Datensatz für das Training bereit ist, können Sie sich auf die Einrichtung der notwendigen Umgebung, die Verwaltung Ihrer Datensätze und das Training Ihres Modells konzentrieren.

Zuerst müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung korrekt konfiguriert ist. Typischerweise umfasst dies Folgendes:

• Installation essentieller Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Ultralytics.
• Wenn Sie eine GPU verwenden, hilft die Installation von Bibliotheken wie CUDA und cuDNN, die GPU-Beschleunigung zu aktivieren und den Trainingsprozess zu beschleunigen.

Anschließend können Sie Ihre Trainings- und Validierungsdatensätze in Ihre Umgebung laden. Normalisieren und verarbeiten Sie die Daten durch Größenänderung, Formatkonvertierung oder Augmentierung. Wählen Sie Ihr Modell aus, konfigurieren Sie die Schichten und legen Sie Hyperparameter fest. Kompilieren Sie das Modell, indem Sie die Loss-Funktion, den Optimierer und die Leistungsmetriken festlegen.

Bibliotheken wie Ultralytics vereinfachen den Trainingsprozess. Sie können das Training starten, indem Sie dem Modell mit minimalem Code Daten zuführen. Diese Bibliotheken übernehmen automatisch die Anpassung der Gewichtung, die Backpropagation und die Validierung. Sie bieten auch Tools, um den Fortschritt zu überwachen und Hyperparameter einfach anzupassen. Speichern Sie nach dem Training das Modell und seine Gewichtungen mit wenigen Befehlen.

Es ist wichtig zu beachten, dass ein ordnungsgemäßes Datensatzmanagement für ein effizientes Training unerlässlich ist. Verwenden Sie die Versionskontrolle für Datensätze, um Änderungen zu verfolgen und die Reproduzierbarkeit sicherzustellen. Tools wie DVC (Data Version Control) können bei der Verwaltung großer Datensätze helfen.

Schritt 5: Modellevaluierung und Modellfeinabstimmung

Es ist wichtig, die Leistung Ihres Modells anhand verschiedener Metriken zu bewerten und es zu verfeinern, um die Genauigkeit zu verbessern. Die Evaluierung hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen das Modell hervorragt und in denen es möglicherweise verbessert werden muss. Feinabstimmung stellt sicher, dass das Modell für die bestmögliche Leistung optimiert ist.

• Leistungsmetriken: Verwenden Sie Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut Ihr Modell Vorhersagen trifft.
• Hyperparameter-Tuning: Passen Sie die Hyperparameter an, um die Modellleistung zu optimieren. Techniken wie die Gittersuche oder die Zufallssuche können helfen, die besten Hyperparameterwerte zu finden.
• Feinabstimmung: Nehmen Sie kleine Anpassungen an der Modellarchitektur oder dem Trainingsprozess vor, um die Leistung zu verbessern. Dies kann die Anpassung von Lernraten, Batch-Größen oder anderer Modellparameter umfassen.

Für ein tieferes Verständnis der Modellevaluierung und der Feinabstimmungstechniken empfehlen wir Ihnen unseren Leitfaden zu den Erkenntnissen der Modellevaluierung.

Schritt 6: Modelltest

In diesem Schritt können Sie sicherstellen, dass Ihr Modell auf völlig ungesehenen Daten gute Leistungen erbringt, wodurch seine Einsatzbereitschaft bestätigt wird. Der Unterschied zwischen Modelltests und Modellevaluierung besteht darin, dass sich die Modelltests auf die Überprüfung der Leistung des endgültigen Modells konzentrieren, anstatt es iterativ zu verbessern.

Es ist wichtig, alle häufig auftretenden Probleme gründlich zu testen und zu debuggen. Testen Sie Ihr Modell mit einem separaten Testdatensatz, der nicht während des Trainings oder der Validierung verwendet wurde. Dieser Datensatz sollte reale Szenarien darstellen, um sicherzustellen, dass die Leistung des Modells konsistent und zuverlässig ist.

Beheben Sie außerdem häufige Probleme wie Overfitting, Underfitting und Data Leakage. Verwenden Sie Techniken wie Kreuzvalidierung und Anomalieerkennung, um diese Probleme zu identifizieren und zu beheben. Umfassende Teststrategien finden Sie in unserem Leitfaden zum Testen von Modellen.

Schritt 7: Modell-Deployment

Sobald Ihr Modell gründlich getestet wurde, ist es an der Zeit, es bereitzustellen. Die Modellbereitstellung umfasst die Bereitstellung Ihres Modells zur Verwendung in einer Produktionsumgebung. Hier sind die Schritte zur Bereitstellung eines Computer Vision-Modells:

• Einrichten der Umgebung: Konfigurieren Sie die notwendige Infrastruktur für Ihre gewählte Bereitstellungsoption, sei es Cloud-basiert (AWS, Google Cloud, Azure) oder Edge-basiert (lokale Geräte, IoT).
• Exportieren des Modells: Exportieren Sie Ihr Modell in das entsprechende Format (z. B. ONNX, TensorRT, CoreML für YOLO11), um die Kompatibilität mit Ihrer Bereitstellungsplattform sicherzustellen.
• Bereitstellen des Modells: Stellen Sie das Modell bereit, indem Sie APIs oder Endpunkte einrichten und es in Ihre Anwendung integrieren.
• Sicherstellung der Skalierbarkeit: Implementieren Sie Load Balancer, Auto-Scaling-Gruppen und Überwachungstools, um Ressourcen zu verwalten und zunehmende Daten- und Benutzeranfragen zu bearbeiten.

Für detailliertere Anleitungen zu Bereitstellungsstrategien und Best Practices lesen Sie unseren Leitfaden zu Model Deployment Praktiken.

Schritt 8: Überwachung, Wartung und Dokumentation

Sobald Ihr Modell bereitgestellt ist, ist es wichtig, seine Leistung kontinuierlich zu überwachen, es zu warten, um eventuelle Probleme zu beheben, und den gesamten Prozess für zukünftige Referenz und Verbesserungen zu dokumentieren.

Überwachungstools können Ihnen helfen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu verfolgen und Anomalien oder Genauigkeitsverluste zu erkennen. Durch die Überwachung des Modells können Sie Model Drift erkennen, bei dem die Leistung des Modells im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen in den Eingabedaten abnimmt. Trainieren Sie das Modell regelmäßig mit aktualisierten Daten neu, um Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

Neben Überwachung und Wartung ist auch die Dokumentation von entscheidender Bedeutung. Dokumentieren Sie den gesamten Prozess gründlich, einschließlich Modellarchitektur, Trainingsverfahren, Hyperparameter, Datenvorverarbeitungsschritte und alle Änderungen, die während der Bereitstellung und Wartung vorgenommen wurden. Eine gute Dokumentation gewährleistet die Reproduzierbarkeit und erleichtert zukünftige Aktualisierungen oder Fehlerbehebungen. Durch effektive Überwachung, Wartung und Dokumentation Ihres Modells können Sie sicherstellen, dass es über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg genau, zuverlässig und einfach zu verwalten bleibt.

Austausch mit der Community

Der Austausch mit einer Community von Computer Vision-Enthusiasten kann Ihnen helfen, alle Probleme, mit denen Sie bei der Arbeit an Ihrem Computer Vision-Projekt konfrontiert werden, selbstbewusst anzugehen. Hier sind einige Möglichkeiten, effektiv zu lernen, Fehler zu beheben und sich zu vernetzen.

Community-Ressourcen

• GitHub Issues: Schauen Sie sich das YOLO11 GitHub Repository an und nutzen Sie den Issues-Tab, um Fragen zu stellen, Fehler zu melden und neue Funktionen vorzuschlagen. Die aktive Community und die Betreuer helfen Ihnen bei spezifischen Problemen.
• Ultralytics Discord Server: Treten Sie dem Ultralytics Discord Server bei, um mit anderen Benutzern und Entwicklern zu interagieren, Unterstützung zu erhalten und Erkenntnisse auszutauschen.

Offizielle Dokumentation

• Ultralytics YOLO11 Dokumentation: Erkunden Sie die offizielle YOLO11 Dokumentation für detaillierte Anleitungen mit hilfreichen Tipps zu verschiedenen Computer Vision Aufgaben und Projekten.

Die Nutzung dieser Ressourcen wird Ihnen helfen, Herausforderungen zu meistern und über die neuesten Trends und Best Practices in der Computer Vision Community auf dem Laufenden zu bleiben.

Starten Sie noch heute Ihr Computer-Vision-Projekt!

Die Durchführung eines Computer Vision Projekts kann aufregend und lohnend sein. Indem Sie die Schritte in diesem Leitfaden befolgen, können Sie eine solide Grundlage für den Erfolg schaffen. Jeder Schritt ist entscheidend für die Entwicklung einer Lösung, die Ihre Ziele erfüllt und in realen Szenarien gut funktioniert. Während Sie Erfahrungen sammeln, werden Sie fortgeschrittene Techniken und Werkzeuge entdecken, um Ihre Projekte zu verbessern. Bleiben Sie neugierig, lernen Sie weiter und erforschen Sie neue Methoden und Innovationen!

FAQ

Wie wähle ich die richtige Computer-Vision-Aufgabe für mein Projekt aus?

Die Wahl der richtigen Computer Vision Aufgabe hängt vom Endziel Ihres Projekts ab. Wenn Sie beispielsweise den Verkehr überwachen möchten, ist Objekterkennung geeignet, da sie mehrere Fahrzeugtypen in Echtzeit lokalisieren und identifizieren kann. Für die medizinische Bildgebung ist die Bildsegmentierung ideal, um detaillierte Grenzen von Tumoren zu liefern und so die Diagnose und Behandlungsplanung zu unterstützen. Erfahren Sie mehr über spezifische Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung.

Warum ist die Datenannotation in Computer-Vision-Projekten so wichtig?

Die Datenannotation ist entscheidend, um Ihrem Modell das Erkennen von Mustern beizubringen. Die Art der Annotation variiert je nach Aufgabe:

• Bildklassifizierung: Das gesamte Bild wird als eine einzige Klasse gekennzeichnet.
• Objekterkennung: Um Objekte werden Begrenzungsrahmen gezeichnet.
• Bildsegmentierung: Jedes Pixel wird entsprechend dem Objekt, zu dem es gehört, gekennzeichnet.

Tools wie Label Studio, CVAT und Labelme können Sie bei diesem Prozess unterstützen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zur Datenerfassung und -annotation.

Welche Schritte sollte ich befolgen, um meinen Datensatz effektiv zu erweitern und aufzuteilen?

Das Aufteilen Ihres Datensatzes vor der Augmentierung hilft, die Modellleistung auf originalen, unveränderten Daten zu validieren. Befolgen Sie diese Schritte:

• Trainingssatz: 70-80 % Ihrer Daten.
• Validierungssatz: 10-15 % für Hyperparameter-Optimierung.
• Testdatensatz: Verbleibende 10-15 % für die endgültige Bewertung.

Wenden Sie nach der Aufteilung Datenerweiterungstechniken wie Rotation, Skalierung und Spiegelung an, um die Vielfalt des Datensatzes zu erhöhen. Bibliotheken wie Albumentations und OpenCV können dabei helfen. Ultralytics bietet zur Vereinfachung auch integrierte Erweiterungseinstellungen.

Wie kann ich mein trainiertes Computer-Vision-Modell für das Deployment exportieren?

Das Exportieren Ihres Modells gewährleistet die Kompatibilität mit verschiedenen Bereitstellungsplattformen. Ultralytics bietet mehrere Formate, darunter ONNX, TensorRT und CoreML. Um Ihr YOLO11-Modell zu exportieren, folgen Sie dieser Anleitung:

• Verwenden Sie den export Funktion mit dem gewünschten Formatparameter.
• Stellen Sie sicher, dass das exportierte Modell den Spezifikationen Ihrer Einsatzumgebung entspricht (z. B. Edge-Geräte, Cloud).

Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zum Modellexport.

Was sind die Best Practices für die Überwachung und Wartung eines bereitgestellten Computer-Vision-Modells?

Kontinuierliche Überwachung und Wartung sind für den langfristigen Erfolg eines Modells unerlässlich. Implementieren Sie Tools zur Verfolgung von Key Performance Indicators (KPIs) und zur Erkennung von Anomalien. Trainieren Sie das Modell regelmäßig mit aktualisierten Daten, um Modelldrift entgegenzuwirken. Dokumentieren Sie den gesamten Prozess, einschließlich Modellarchitektur, Hyperparameter und Änderungen, um Reproduzierbarkeit und einfache zukünftige Aktualisierungen zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zur Überwachung und Wartung.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 2 Monaten

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