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Die wichtigsten Schritte bei einem Computer Vision Projekt verstehen

Einf├╝hrung

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

Bildverarbeitungstechniken wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung k├Ânnen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, vom autonomen Fahren bis zur medizinischen Bildgebung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

├ťberblick ├╝ber Computer Vision Techniken

Die Arbeit an eigenen Computer-Vision-Projekten ist eine gro├čartige M├Âglichkeit, Computer Vision zu verstehen und mehr dar├╝ber zu erfahren. Ein Computer-Vision-Projekt kann jedoch aus vielen Schritten bestehen, und es mag zun├Ąchst verwirrend erscheinen. Am Ende dieses Handbuchs sind Sie mit den Schritten eines Computer-Vision-Projekts vertraut. Wir gehen alles vom Anfang bis zum Ende eines Projekts durch und erkl├Ąren, warum jeder Teil wichtig ist. Lassen Sie uns loslegen und Ihr Computer-Vision-Projekt zum Erfolg f├╝hren!

Ein ├ťberblick ├╝ber ein Computer Vision Projekt

Bevor wir die Details der einzelnen Schritte eines Computer-Vision-Projekts besprechen, schauen wir uns den Gesamtprozess an. Wenn Sie heute ein Computer-Vision-Projekt gestartet haben, w├╝rden Sie die folgenden Schritte ausf├╝hren:

  • Ihre erste Priorit├Ąt w├Ąre es, die Anforderungen Ihres Projekts zu verstehen.
  • Anschlie├čend w├╝rden Sie die Bilder sammeln und genau beschriften, die beim Trainieren Ihres Modells helfen.
  • Als N├Ąchstes w├╝rden Sie Ihre Daten bereinigen und Erweiterungstechniken anwenden, um sie f├╝r das Modelltraining vorzubereiten.
  • Nach dem Modelltraining w├╝rden Sie Ihr Modell gr├╝ndlich testen und bewerten, um sicherzustellen, dass es unter verschiedenen Bedingungen konsistent funktioniert.
  • Schlie├člich w├╝rden Sie Ihr Modell in der realen Welt bereitstellen und es basierend auf neuen Erkenntnissen und Feedback aktualisieren.

Computer Vision Projektschritte ├ťbersicht

Jetzt, wo wir wissen, was uns erwartet, k├Ânnen wir direkt mit den Schritten beginnen und dein Projekt vorantreiben.

Schritt 1: Definieren Sie die Ziele Ihres Projekts

Der erste Schritt in jedem Computer-Vision-Projekt besteht darin, das Problem, das Sie l├Âsen m├Âchten, klar zu definieren. Wenn Sie das Endziel kennen, k├Ânnen Sie mit der Entwicklung einer L├Âsung beginnen. Dies gilt insbesondere f├╝r Computer Vision, da sich das Ziel Ihres Projekts direkt darauf auswirkt, auf welche Computer-Vision-Aufgabe Sie sich konzentrieren m├╝ssen.

Hier sind einige Beispiele f├╝r Projektziele und die Bildverarbeitungsaufgaben, die zum Erreichen dieser Ziele eingesetzt werden k├Ânnen:

  • Zielsetzung: Ein System zu entwickeln, das den Fluss verschiedener Fahrzeugtypen auf Autobahnen ├╝berwachen und steuern kann, um das Verkehrsmanagement und die Sicherheit zu verbessern.

    • Computer Vision Aufgabe: Die Objekterkennung ist ideal f├╝r die Verkehrs├╝berwachung, da sie mehrere Fahrzeuge effizient lokalisiert und identifiziert. Sie ist weniger rechenintensiv als die Bildsegmentierung, die f├╝r diese Aufgabe unn├Âtige Details liefert, und erm├Âglicht eine schnellere Analyse in Echtzeit.
  • Zielsetzung: Ein Werkzeug zu entwickeln, das Radiologen unterst├╝tzt, indem es pr├Ązise, pixelgenaue Umrisse von Tumoren in medizinischen Bildgebungsaufnahmen liefert.

    • Computer Vision Aufgabe: Die Bildsegmentierung eignet sich f├╝r die medizinische Bildgebung, weil sie genaue und detaillierte Grenzen von Tumoren liefert, die f├╝r die Beurteilung von Gr├Â├če, Form und Behandlungsplanung entscheidend sind.
  • Zielsetzung: Ein digitales System zu erstellen, das verschiedene Dokumente (z. B. Rechnungen, Quittungen, juristische Unterlagen) kategorisiert, um die organisatorische Effizienz und das Auffinden von Dokumenten zu verbessern.

    • Computer Vision Aufgabe: Die Bildklassifizierung ist hier ideal, da sie ein Dokument nach dem anderen behandelt, ohne dass die Position des Dokuments im Bild ber├╝cksichtigt werden muss. Dieser Ansatz vereinfacht und beschleunigt den Sortiervorgang.

Schritt 1.5: Ausw├Ąhlen des richtigen Modells und Trainingsansatzes

Nach dem Verst├Ąndnis des Projektziels und der geeigneten Bildverarbeitungsaufgaben ist ein wesentlicher Teil der Definition des Projektziels die Auswahl des richtigen Modells und Trainingsansatzes.

Je nach Zielsetzung w├Ąhlst du das Modell zuerst aus oder nachdem du gesehen hast, welche Daten du in Schritt 2 sammeln kannst. Nehmen wir zum Beispiel an, dein Projekt h├Ąngt stark von der Verf├╝gbarkeit bestimmter Daten ab. In diesem Fall kann es sinnvoller sein, zuerst die Daten zu sammeln und zu analysieren, bevor du ein Modell ausw├Ąhlst. Wenn du hingegen die Anforderungen an das Modell genau kennst, kannst du zuerst das Modell ausw├Ąhlen und dann Daten sammeln, die diesen Anforderungen entsprechen.

Die Wahl zwischen dem Training von Grund auf oder der Verwendung von Transferlernen wirkt sich auf die Vorbereitung Ihrer Daten aus. Das Training von Grund auf erfordert einen vielf├Ąltigen Datensatz, um das Verst├Ąndnis des Modells von Grund auf aufzubauen. Transfer Learning hingegen erm├Âglicht es Ihnen, ein vortrainiertes Modell zu verwenden und es mit einem kleineren, spezifischeren Datensatz anzupassen. Au├čerdem bestimmt die Auswahl eines bestimmten zu trainierenden Modells, wie Sie Ihre Daten entsprechend den spezifischen Anforderungen des Modells vorbereiten m├╝ssen, z. B. die Gr├Â├če von Bildern ├Ąndern oder Anmerkungen hinzuf├╝gen.

Ausbildung von Grund auf vs. Transferlernen

Hinweis: Ber├╝cksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells dessen Bereitstellung , um Kompatibilit├Ąt und Leistung sicherzustellen. Beispielsweise sind leichte Modelle aufgrund ihrer Effizienz auf ressourcenbeschr├Ąnkten Ger├Ąten ideal f├╝r Edge Computing. Um mehr ├╝ber 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 du mit der praktischen Arbeit an einem Computer Vision Projekt beginnst, ist es wichtig, dass du dir ├╝ber diese Details im Klaren bist. Vergewissere dich, dass du die folgenden Punkte beachtet hast, bevor du zu Schritt 2 ├╝bergehst:

  • Definieren Sie das Problem, das Sie l├Âsen m├Âchten, klar.
  • Bestimme das Endziel deines Projekts.
  • Bestimme die spezifische Bildverarbeitungsaufgabe (z. B. Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung).
  • Entscheide, ob du ein Modell von Grund auf neu trainieren oder Transfer Learning anwenden willst.
  • W├Ąhle das passende Modell f├╝r deine Aufgabe und deinen Einsatzbedarf.

Schritt 2: Datenerhebung und Datenkommentierung

Die Qualit├Ąt deiner Computer Vision Modelle h├Ąngt von der Qualit├Ąt deines Datensatzes ab. Du kannst entweder Bilder aus dem Internet sammeln, deine eigenen Fotos machen oder bereits vorhandene Datens├Ątze verwenden. Hier sind einige gute Quellen, um hochwertige Datens├Ątze herunterzuladen: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository und Kaggle Datasets.

Einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, bieten integrierte Unterst├╝tzung f├╝r verschiedene Datens├Ątze und erleichtern so den Einstieg in die Arbeit mit hochwertigen Daten. Diese Bibliotheken enthalten oft Hilfsprogramme f├╝r die nahtlose Nutzung beliebter Datens├Ątze, was dir in der Anfangsphase deines Projekts viel Zeit und M├╝he ersparen kann.

Wenn Sie jedoch Bilder sammeln oder Ihre eigenen Bilder aufnehmen m├Âchten, m├╝ssen Sie Ihre Daten mit Anmerkungen versehen. Datenannotation ist der Prozess der Beschriftung Ihrer Daten, um Ihrem Modell Wissen zu vermitteln. Die Art der Datenanmerkung, mit der Sie arbeiten, h├Ąngt von Ihrer spezifischen Computer-Vision-Technik ab. Hier sind einige Beispiele:

  • Bildklassifizierung: Sie bezeichnen das gesamte Bild als eine einzelne 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 geh├Ârt, und erstellen so detaillierte Objektgrenzen.

Verschiedene Arten von Bildkommentaren

Das Sammeln und Kommentieren von Daten kann ein zeitaufw├Ąndiger manueller Aufwand sein. Anmerkungswerkzeuge k├Ânnen diesen Prozess vereinfachen. Hier sind einige n├╝tzliche offene Annotationswerkzeuge: LabeI Studio, CVAT und Labelme.

Schritt 3: Datenerweiterung und Aufteilung deines Datensatzes

Nachdem du deine Bilddaten gesammelt und mit Anmerkungen versehen hast, ist es wichtig, deinen Datensatz zun├Ąchst in Trainings-, Validierungs- und Testdatens├Ątze aufzuteilen, bevor du die Datenerweiterung durchf├╝hrst. Die Aufteilung deines Datensatzes vor der Datenerweiterung ist wichtig, um dein Modell an den urspr├╝nglichen, unver├Ąnderten Daten zu testen und zu validieren. So kannst du genau beurteilen, wie gut das Modell auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden kann.

Hier erf├Ąhrst du, wie du deine Daten aufteilst:

  • Trainingsmenge: Das ist der gr├Â├čte Teil deiner Daten, in der Regel 70-80% der Gesamtdaten, der zum Trainieren deines Modells verwendet wird.
  • Validierungsset: In der Regel etwa 10-15% deiner Daten. Dieser Satz wird verwendet, um die Hyperparameter abzustimmen und das Modell w├Ąhrend des Trainings zu validieren, um eine ├ťberanpassung zu verhindern.
  • Testmenge: Die verbleibenden 10-15% deiner Daten werden als Testset beiseite gelegt. Er wird verwendet, um die Leistung des Modells nach Abschluss des Trainings an ungesehenen Daten zu bewerten.

Nachdem du deine Daten aufgeteilt hast, kannst du sie erweitern, indem du Bilder drehst, skalierst und spiegelst, um die Gr├Â├če deines Datensatzes k├╝nstlich zu erh├Âhen. Die Datenerweiterung macht dein Modell robuster gegen├╝ber Ver├Ąnderungen und verbessert seine Leistung bei ungesehenen Bildern.

Beispiele f├╝r Datenerweiterungen

Bibliotheken wie OpenCV, Albumentations und TensorFlow bieten flexible Augmentierungsfunktionen, die du nutzen kannst. Au├čerdem haben einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, integrierte Augmentierungseinstellungen direkt in ihrer Modelltrainingsfunktion, was den Prozess vereinfacht.

Um deine Daten besser zu verstehen, kannst du Tools wie Matplotlib oder Seaborn verwenden, um die Bilder zu visualisieren und ihre Verteilung und Eigenschaften zu analysieren. Die Visualisierung deiner Daten hilft dir, Muster, Anomalien und die Effektivit├Ąt deiner Augmentierungsverfahren zu erkennen. Du kannst auch Ultralytics Explorer verwenden, ein Tool zur Erkundung von Computer Vision-Datens├Ątzen mit semantischer Suche, SQL-Abfragen und Vektor├Ąhnlichkeitssuche.

Das Ultralytics Explorer Tool

Durch das richtige Verstehen, Aufteilen und Erweitern Ihrer Daten k├Ânnen Sie ein gut trainiertes, validiertes und getestetes Modell entwickeln, das in realen Anwendungen gut funktioniert.

Schritt 4: Modellschulung

Sobald dein Datensatz f├╝r das Training bereit ist, kannst du dich darauf konzentrieren, die notwendige Umgebung einzurichten, deine Datens├Ątze zu verwalten und dein Modell zu trainieren.

Zun├Ąchst m├╝ssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung ordnungsgem├Ą├č konfiguriert ist. In der Regel umfasst dies Folgendes:

  • Die Installation von wichtigen Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, oder Ultralytics.
  • Wenn du eine GPU verwendest, kannst du durch die Installation von Bibliotheken wie CUDA und cuDNN die GPU beschleunigen und den Trainingsprozess beschleunigen.

Dann kannst du deine Trainings- und Validierungsdatens├Ątze in deine Umgebung laden. Normalisiere und verarbeite die Daten durch Gr├Â├čenanpassung, Formatkonvertierung oder Vergr├Â├čerung. Wenn du dein Modell ausgew├Ąhlt hast, konfigurierst du die Ebenen und gibst die Hyperparameter an. Kompiliere das Modell, indem du die Verlustfunktion, den Optimierer und die Leistungsmetriken festlegst.

Bibliotheken wie Ultralytics vereinfachen den Trainingsprozess. Du kannst mit dem Training beginnen, indem du Daten mit minimalem Code in das Modell einspeist. Diese Bibliotheken k├╝mmern sich automatisch um Gewichtsanpassungen, Backpropagation und Validierung. Sie bieten auch Werkzeuge, um den Fortschritt zu ├╝berwachen und Hyperparameter einfach anzupassen. Nach dem Training kannst du das Modell und seine Gewichte mit ein paar Befehlen speichern.

Es ist wichtig, dass du daran denkst, dass die richtige Verwaltung der Datens├Ątze entscheidend f├╝r eine effiziente Ausbildung ist. Verwende eine Versionskontrolle f├╝r Datens├Ątze, um ├änderungen zu verfolgen und die Reproduzierbarkeit sicherzustellen. Tools wie DVC (Data Version Control) k├Ânnen bei der Verwaltung gro├čer Datens├Ątze helfen.

Schritt 5: Modellauswertung und Modellfeinabstimmung

Es ist wichtig, die Leistung Ihres Modells anhand verschiedener Metriken zu bewerten und zu verfeinern, um die Genauigkeit zu verbessern. Die Evaluierung hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen sich das Modell auszeichnet und in denen es m├Âglicherweise verbessert werden muss. Die Feinabstimmung stellt sicher, dass das Modell f├╝r die bestm├Âgliche Leistung optimiert ist.

  • Leistungskennzahlen: Verwenden Sie Metriken wie Genauigkeit, Pr├Ązision, Abruf und F1-Score, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten. Diese Metriken geben Aufschluss dar├╝ber, wie gut Ihr Modell Vorhersagen trifft.
  • Hyperparameter-Tuning: Passe die Hyperparameter an, um die Leistung des Modells zu optimieren. Techniken wie die Rastersuche oder die Zufallssuche k├Ânnen dabei helfen, die besten Hyperparameterwerte zu finden.

  • Feinabstimmung: Nimm kleine Anpassungen an der Modellarchitektur oder dem Trainingsprozess vor, um die Leistung zu verbessern. Das kann die Anpassung von Lernraten, Stapelgr├Â├čen oder anderen Modellparametern sein.

Schritt 6: Modellpr├╝fung

In diesem Schritt kannst du dich vergewissern, dass dein Modell auch bei v├Âllig unbekannten Daten gut funktioniert, und damit best├Ątigen, dass es f├╝r den Einsatz bereit ist. Der Unterschied zwischen Modelltests und Modellevaluierung besteht darin, dass der Schwerpunkt auf der ├ťberpr├╝fung der Leistung des endg├╝ltigen Modells liegt und nicht auf der iterativen Verbesserung.

Es ist wichtig, dass du dein Modell gr├╝ndlich testest und alle Probleme, die auftreten k├Ânnen, behebst. Teste dein Modell mit einem separaten Testdatensatz, der nicht f├╝r das Training oder die Validierung verwendet wurde. Dieser Datensatz sollte reale Szenarien abbilden, um sicherzustellen, dass die Leistung des Modells konsistent und zuverl├Ąssig ist.

K├╝mmere dich auch um h├Ąufige Probleme wie ├ťberanpassung, Unteranpassung und Datenlecks. Nutze Techniken wie Kreuzvalidierung und Anomalieerkennung, um diese Probleme zu erkennen und zu beheben.

Schritt 7: Einsatz des Modells

Wenn dein Modell gr├╝ndlich getestet wurde, ist es an der Zeit, es einzusetzen. Bei der Bereitstellung wird dein Modell f├╝r die Nutzung in einer Produktionsumgebung verf├╝gbar gemacht. Hier sind die Schritte zum Einsatz eines Computer Vision Modells:

  • Einrichten der Umgebung: Konfiguriere die notwendige Infrastruktur f├╝r deine gew├Ąhlte Bereitstellungsoption, egal ob sie Cloud-basiert (AWS, Google Cloud, Azure) oder Edge-basiert (lokale Ger├Ąte, IoT) ist.

  • Exportieren des Modells: Exportiere dein Modell in das entsprechende Format (z.B. ONNX, TensorRT, CoreML f├╝r YOLOv8), um die Kompatibilit├Ąt mit deiner Einsatzplattform sicherzustellen.

  • Das Modell bereitstellen: Setze das Modell ein, indem du APIs oder Endpunkte einrichtest und es in deine Anwendung integrierst.
  • Sicherstellung der Skalierbarkeit: Implementiere Load Balancer, Auto-Scaling-Gruppen und Monitoring-Tools, um Ressourcen zu verwalten und steigende Daten- und Nutzeranforderungen zu bew├Ąltigen.

Schritt 8: ├ťberwachung, Wartung und Dokumentation

Sobald Ihr Modell bereitgestellt ist, ist es wichtig, seine Leistung kontinuierlich zu ├╝berwachen, es zu warten, um Probleme zu beheben, und den gesamten Prozess f├╝r zuk├╝nftige Referenzen und Verbesserungen zu dokumentieren.

├ťberwachungswerkzeuge k├Ânnen dir helfen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu verfolgen und Anomalien oder nachlassende Genauigkeit zu erkennen. Durch die ├ťberwachung des Modells kannst du erkennen, ob die Leistung des Modells im Laufe der Zeit aufgrund von ├änderungen der Eingabedaten abnimmt. Trainiere das Modell regelm├Ą├čig mit aktualisierten Daten, um seine Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

Modell├╝berwachung

Neben der ├ťberwachung und Wartung ist auch die Dokumentation entscheidend. Dokumentiere den gesamten Prozess gr├╝ndlich, einschlie├člich der Modellarchitektur, der Trainingsverfahren, der Hyperparameter, der Datenvorverarbeitungsschritte und aller ├änderungen, die w├Ąhrend der Einf├╝hrung und Wartung vorgenommen werden. Eine gute Dokumentation gew├Ąhrleistet die Reproduzierbarkeit und erleichtert k├╝nftige Aktualisierungen oder die Fehlersuche. Wenn du dein Modell effektiv ├╝berwachst, pflegst und dokumentierst, kannst du sicherstellen, dass es ├╝ber seinen gesamten Lebenszyklus hinweg genau, zuverl├Ąssig und einfach zu verwalten bleibt.

Mit der Gemeinschaft zusammenarbeiten

Wenn du dich mit einer Gemeinschaft von Computer-Vision-Enthusiasten verbindest, kannst du alle Probleme, auf die du bei der Arbeit an deinem Computer-Vision-Projekt st├Â├čt, mit Zuversicht angehen. Hier sind einige M├Âglichkeiten zum Lernen, zur Fehlerbehebung und zum effektiven Netzwerken.

Ressourcen der Gemeinschaft

  • GitHub Issues: Besuche das YOLOv8 GitHub-Repository und nutze den Reiter Issues, um Fragen zu stellen, Fehler zu melden und neue Funktionen vorzuschlagen. Die aktive Community und die Betreuer helfen dir gerne bei bestimmten Problemen.
  • Ultralytics Discord Server: Tritt dem Ultralytics Discord-Server bei, um dich mit anderen Nutzern und Entwicklern auszutauschen, Unterst├╝tzung zu erhalten und Erkenntnisse zu teilen.

Offizielle Dokumentation

  • Ultralytics YOLOv8 Dokumentation: In der offiziellen Dokumentation YOLOv8 findest du ausf├╝hrliche Anleitungen mit hilfreichen Tipps zu verschiedenen Computer Vision Aufgaben und Projekten.

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

Starte dein Computer Vision Projekt noch heute!

Ein Bildverarbeitungsprojekt zu ├╝bernehmen, kann spannend und lohnend sein. Wenn du die Schritte in diesem Leitfaden befolgst, kannst du eine solide Grundlage f├╝r deinen Erfolg schaffen. Jeder Schritt ist entscheidend f├╝r die Entwicklung einer L├Âsung, die deine Ziele erreicht und in der Praxis funktioniert. Mit zunehmender Erfahrung wirst du fortgeschrittene Techniken und Werkzeuge entdecken, mit denen du deine Projekte verbessern kannst. Bleib neugierig, lerne weiter und entdecke neue Methoden und Innovationen!

FAQ

Wie w├Ąhle ich die richtige Computer Vision Aufgabe f├╝r mein Projekt aus?

Die Wahl der richtigen Bildverarbeitungsaufgabe h├Ąngt vom Endziel deines Projekts ab. Wenn du zum Beispiel den Verkehr ├╝berwachen willst, eignet sich die Objekterkennung, da sie mehrere Fahrzeugtypen in Echtzeit lokalisieren und identifizieren kann. In der medizinischen Bildgebung ist die Bildsegmentierung ideal, um Tumore detailliert abzugrenzen und so die Diagnose und Behandlungsplanung zu unterst├╝tzen. Erfahre mehr ├╝ber spezifische Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung.

Warum ist die Beschriftung von Daten bei Computer Vision Projekten so wichtig?

Die Beschriftung von Daten ist wichtig, um deinem Modell beizubringen, Muster zu erkennen. Die Art der Beschriftung h├Ąngt von der jeweiligen Aufgabe ab:

  • Bildklassifizierung: Das gesamte Bild wird einer einzigen Klasse zugeordnet.
  • Objekterkennung: Bounding Boxes werden um Objekte gezeichnet.
  • Bildsegmentierung: Jedes Pixel wird entsprechend dem Objekt, zu dem es geh├Ârt, beschriftet.

Tools wie Label Studio, CVAT und Labelme k├Ânnen bei diesem Prozess helfen. Weitere Informationen findest du in unserem Leitfaden zur Datenerfassung und Beschriftung.

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

Wenn du deinen Datensatz vor der Erweiterung aufteilst, kannst du die Leistung des Modells anhand der urspr├╝nglichen, unver├Ąnderten Daten ├╝berpr├╝fen. Befolge diese Schritte:

  • Trainingsset: 70-80% deiner Daten.
  • Validierungsset: 10-15% f├╝r die Abstimmung der Hyperparameter.
  • Test Set: Die verbleibenden 10-15% f├╝r die endg├╝ltige Bewertung.

Nach der Aufteilung wendest du Datenerweiterungstechniken wie Drehen, Skalieren und Spiegeln an, um die Vielfalt des Datensatzes zu erh├Âhen. Bibliotheken wie Albumentations und OpenCV k├Ânnen dabei helfen. Ultralytics bietet au├čerdem integrierte Einstellungen f├╝r die Datenerweiterung.

Wie kann ich mein trainiertes Computer Vision Modell f├╝r den Einsatz exportieren?

Der Export deines Modells gew├Ąhrleistet die Kompatibilit├Ąt mit verschiedenen Bereitstellungsplattformen. Ultralytics bietet mehrere Formate, darunter ONNX, TensorRT und CoreML. Um dein YOLOv8 Modell zu exportieren, folge dieser Anleitung:

  • Verwenden Sie die export Funktion mit dem gew├╝nschten Formatparameter.
  • Stelle sicher, dass das exportierte Modell den Spezifikationen deiner Einsatzumgebung entspricht (z. B. Edge Devices, Cloud).

Weitere Informationen findest du im Leitfaden zum Modellexport.

Was sind die besten Praktiken f├╝r die ├ťberwachung und Wartung eines eingesetzten Computer Vision Modells?

Kontinuierliche ├ťberwachung und Wartung sind entscheidend f├╝r den langfristigen Erfolg eines Modells. Implementiere Instrumente zur Verfolgung von Key Performance Indicators (KPIs) und zur Erkennung von Anomalien. Trainiere das Modell regelm├Ą├čig mit aktualisierten Daten, um der Modellabweichung entgegenzuwirken. Dokumentiere den gesamten Prozess, einschlie├člich der Modellarchitektur, der Hyperparameter und der ├änderungen, um die Reproduzierbarkeit zu gew├Ąhrleisten und zuk├╝nftige Aktualisierungen zu erleichtern. Erfahre mehr in unserem Leitfaden zur ├ťberwachung und Wartung.



Erstellt 2024-05-29, Aktualisiert 2024-07-05
Autoren: glenn-jocher (6), abirami-vina (2)

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