Die wichtigsten Schritte bei einem Computer Vision Projekt verstehen

Einführung

Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (AI), 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.

Beobachten: Wie zu tun ist Computer Vision Projekte | Eine schrittweise Anleitung

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

Die Arbeit an eigenen Bildverarbeitungsprojekten ist eine gute Möglichkeit, mehr über die Bildverarbeitung zu erfahren und zu verstehen. Ein Bildverarbeitungsprojekt kann jedoch aus vielen Schritten bestehen, die anfangs verwirrend erscheinen können. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie mit den Schritten eines Bildverarbeitungsprojekts vertraut sein. Wir werden alles vom Anfang bis zum Ende eines Projekts durchgehen und erklären, warum jeder Teil wichtig ist. Lassen Sie uns loslegen und Ihr Computer-Vision-Projekt zum Erfolg führen!

Ein Überblick über ein Computer Vision Projekt

Bevor wir die Details der einzelnen Schritte eines Bildverarbeitungsprojekts erörtern, wollen wir uns den Gesamtprozess ansehen. Wenn Sie heute ein Computer-Vision-Projekt beginnen würden, würden Sie die folgenden Schritte durchführen:

• Ihre erste Priorität wäre es, die Anforderungen Ihres Projekts zu verstehen.
• Dann sammeln Sie die Bilder, mit denen Sie Ihr Modell trainieren können, und beschriften sie genau.
• Als Nächstes bereinigen Sie Ihre Daten und wenden Anreicherungstechniken an, um sie für das Modelltraining vorzubereiten.
• Nach dem Modelltraining sollten Sie Ihr Modell gründlich testen und bewerten, um sicherzustellen, dass es unter verschiedenen Bedingungen konsistent funktioniert.
• Schließlich setzen Sie Ihr Modell in der realen Welt ein und aktualisieren es auf der Grundlage neuer Erkenntnisse und Rückmeldungen.

Da wir nun wissen, was uns erwartet, können wir direkt mit den einzelnen Schritten beginnen und Ihr Projekt vorantreiben.

Schritt 1: Definition der Ziele Ihres Projekts

Der erste Schritt bei jedem Computer-Vision-Projekt ist die klare Definition des Problems, das man zu lösen versucht. Die Kenntnis des Endziels hilft Ihnen, eine Lösung zu entwickeln. Dies gilt insbesondere für die Computer Vision, da sich das Ziel Ihres Projekts direkt darauf auswirkt, auf welche Computer Vision Aufgabe Sie sich konzentrieren müssen.

Hier sind einige Beispiele für Projektziele und die Bildverarbeitungsaufgaben, die zur Erreichung dieser Ziele eingesetzt werden können:

• Zielsetzung: Entwicklung eines Systems zur Überwachung und Steuerung des Verkehrsflusses verschiedener Fahrzeugtypen auf Autobahnen, um das Verkehrsmanagement und die Sicherheit zu verbessern.

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

• Zielsetzung: Entwicklung eines Tools zur Unterstützung von Radiologen, das präzise Umrisse von Tumoren auf Pixelebene 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.

• Zielsetzung: Schaffung eines digitalen Systems, 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 die Position des Dokuments im Bild berücksichtigen zu müssen. Dieser Ansatz vereinfacht und beschleunigt den Sortiervorgang.

Schritt 1.5: Auswahl des richtigen Modells und Schulungsansatzes

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

Je nach Zielsetzung können Sie sich dafür entscheiden, das Modell zuerst auszuwählen oder erst dann, wenn Sie sehen, welche Daten Sie in Schritt 2 sammeln können. Nehmen wir zum Beispiel an, dass Ihr Projekt in hohem Maße von der Verfügbarkeit bestimmter Daten abhängt. In diesem Fall kann es sinnvoller sein, zunächst die Daten zu sammeln und zu analysieren, bevor Sie ein Modell auswählen. Wenn Sie andererseits die Anforderungen an das Modell genau kennen, können Sie zuerst das Modell auswählen und dann die Daten sammeln, die diesen Spezifikationen entsprechen.

Die Entscheidung, ob Sie von Grund auf trainieren oder das Transfer-Lernen verwenden, wirkt sich auf die Art und Weise aus, wie Sie Ihre Daten vorbereiten. Das Training von Grund auf erfordert einen vielfältigen Datensatz, um das Verständnis des Modells von Grund auf aufzubauen. Beim Transfer-Lernen hingegen können Sie ein bereits trainiertes Modell verwenden und es mit einem kleineren, spezifischeren Datensatz anpassen. Die Wahl eines bestimmten Trainingsmodells bestimmt auch, wie Sie Ihre Daten vorbereiten müssen, z. B. durch Größenänderung der Bilder oder Hinzufügen von Kommentaren, entsprechend den spezifischen Anforderungen des Modells.

Hinweis: Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells dessen Einsatz, um Kompatibilität und Leistung zu gewährleisten. Leichtgewichtige Modelle eignen sich beispielsweise ideal für Edge Computing, da sie auf ressourcenbeschränkten Geräten effizient sind. Wenn Sie mehr über die wichtigsten Punkte im Zusammenhang mit der Definition Ihres Projekts erfahren möchten, 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, dass Sie sich über diese Details im Klaren sind. Vergewissern Sie sich, dass Sie die folgenden Punkte berücksichtigt haben, bevor Sie mit Schritt 2 fortfahren:

• Definieren Sie das Problem, das Sie zu lösen versuchen, klar und deutlich.
• Bestimmen Sie das Endziel Ihres Projekts.
• Bestimmen Sie die spezifische Bildverarbeitungsaufgabe (z. B. Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung).
• Entscheiden Sie, ob Sie ein Modell von Grund auf neu trainieren oder Transfer Learning verwenden wollen.
• Wählen Sie das für Ihre Aufgabe und Ihre Einsatzanforderungen geeignete Modell.

Schritt 2: Datenerfassung und Datenkommentierung

Die Qualität Ihrer Computer-Vision-Modelle hängt von der Qualität Ihres Datensatzes ab. Sie können entweder Bilder aus dem Internet sammeln, Ihre eigenen Fotos machen oder bereits vorhandene Datensätze verwenden. Hier sind einige großartige Ressourcen für das Herunterladen von hochwertigen Datensätzen: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository, und Kaggle Datasets.

Einige Bibliotheken, wie z. B. Ultralytics, bieten integrierte Unterstützung für verschiedene Datensätze und erleichtern so den Einstieg in die Arbeit mit hochwertigen Daten. Diese Bibliotheken enthalten oft Dienstprogramme für die nahtlose Verwendung beliebter Datensätze, was Ihnen in der Anfangsphase Ihres Projekts viel Zeit und Mühe ersparen kann.

Wenn Sie sich jedoch dafür entscheiden, Bilder zu sammeln oder Ihre eigenen Fotos zu machen, müssen Sie Ihre Daten mit Anmerkungen versehen. Die Datenbeschriftung ist der Prozess, bei dem Sie Ihre Daten beschriften, um Ihrem Modell Wissen zu vermitteln. Mit welcher Art von Datenkommentar Sie arbeiten werden, hängt von Ihrer speziellen Computer-Vision-Technik ab. Hier sind einige Beispiele:

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

Die Datenerfassung und -kommentierung kann ein zeitaufwändiger manueller Vorgang sein. Anmerkungswerkzeuge können diesen Prozess vereinfachen. Hier sind einige nützliche offene Anmerkungswerkzeuge: LabeI Studio, CVAT und Labelme.

Schritt 3: Datenerweiterung und Aufteilung Ihres Datensatzes

Nachdem Sie Ihre Bilddaten gesammelt und mit Anmerkungen versehen haben, ist es wichtig, Ihren Datensatz zunächst in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufzuteilen, bevor Sie eine Datenerweiterung vornehmen. Die Aufteilung Ihres Datensatzes vor der Datenerweiterung ist entscheidend, um Ihr Modell an den ursprünglichen, unveränderten Daten zu testen und zu validieren. So lässt sich genau beurteilen, wie gut das Modell auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert werden kann.

Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten aufteilen können:

• Trainingsmenge: Dies ist der größte Teil Ihrer Daten, in der Regel 70-80 % der Gesamtdaten, der zum Trainieren Ihres Modells verwendet wird.
• Validierungssatz: In der Regel ca. 10-15 % Ihrer Daten; dieser Satz wird verwendet, um Hyperparameter abzustimmen und das Modell während des Trainings zu validieren, um eine Überanpassung zu verhindern.
• Testsatz: Die verbleibenden 10-15 % Ihrer Daten werden als Testsatz beiseite gelegt. Er wird verwendet, um die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu bewerten, nachdem das Training abgeschlossen ist.

Nach der Aufteilung Ihrer Daten können Sie eine Datenerweiterung vornehmen, indem Sie Transformationen wie das Drehen, Skalieren und Spiegeln von Bildern anwenden, um den Datensatz künstlich zu vergrößern. Durch die Datenerweiterung wird Ihr Modell robuster gegenüber Schwankungen und verbessert seine Leistung bei ungesehenen Bildern.

Bibliotheken wie OpenCV, Albumentations und TensorFlow bieten flexible Augmentierungsfunktionen, die Sie verwenden können. Darüber hinaus verfügen einige Bibliotheken, wie Ultralytics, über integrierte Augmentierungseinstellungen direkt in der 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 Ihnen, Muster, Anomalien und die Wirksamkeit Ihrer Augmentierungsverfahren zu erkennen. Sie können auch Ultralytics Explorer verwenden, ein Tool zur Erkundung von Computer-Vision-Datensätzen mit semantischer Suche, SQL-Abfragen und Vektorähnlichkeitssuche.

Wenn Sie Ihre Daten richtig verstehen, aufteilen und ergänzen, können Sie ein gut trainiertes, validiertes und getestetes Modell entwickeln, das sich in realen Anwendungen bewährt.

Schritt 4: Modellschulung

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

Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung richtig konfiguriert ist. Dazu gehören in der Regel die folgenden Punkte:

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

Anschließend können Sie Ihre Trainings- und Validierungsdatensätze in Ihre Umgebung laden. Normalisieren und verarbeiten Sie die Daten durch Größenanpassung, Formatkonvertierung oder Vergrößerung vor. Wenn Sie Ihr Modell ausgewählt haben, konfigurieren Sie die Schichten und legen Sie Hyperparameter fest. Kompilieren Sie das Modell, indem Sie die Verlustfunktion, den Optimierer und die Leistungsmetriken festlegen.

Bibliotheken wie Ultralytics vereinfachen den Trainingsprozess. Sie können mit dem Training beginnen, indem Sie Daten mit minimalem Code in das Modell einspeisen. Diese Bibliotheken handhaben Gewichtsanpassungen, Backpropagation und Validierung automatisch. Sie bieten auch Tools zur Überwachung des Fortschritts und zur einfachen Anpassung der Hyperparameter. Nach dem Training können Sie das Modell und seine Gewichte mit wenigen Befehlen speichern.

Es ist wichtig zu bedenken, dass eine ordnungsgemäße Verwaltung der Datensätze für eine effiziente Schulung unerlässlich ist. Verwenden Sie eine Versionskontrolle für Datensätze, um Änderungen zu verfolgen und die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Tools wie DVC (Data Version Control) können bei der Verwaltung großer Datensätze helfen.

Schritt 5: Modellbewertung und Modellfeinabstimmung

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

• Leistungsmetriken: Bewerten Sie die Leistung Ihres Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut Ihr Modell Vorhersagen trifft.

• Abstimmung der Hyperparameter: Anpassung von Hyperparametern zur Optimierung der Modellleistung. Techniken wie die Rastersuche oder die Zufallssuche können helfen, die besten Hyperparameterwerte zu finden.

• Feinabstimmung: Nehmen Sie kleine Anpassungen an der Modellarchitektur oder am Trainingsprozess vor, um die Leistung zu verbessern. Dies kann die Anpassung von Lernraten, Stapelgrößen oder anderen Modellparametern beinhalten.

Schritt 6: Modellprüfung

In diesem Schritt können Sie sich vergewissern, dass Ihr Modell auch bei völlig unbekannten Daten eine gute Leistung erbringt und somit für den Einsatz bereit ist. Der Unterschied zwischen Modelltests und Modellevaluierung besteht darin, dass der Schwerpunkt auf der Überprüfung der Leistung des endgültigen Modells liegt und nicht auf dessen iterativer Verbesserung.

Es ist wichtig, dass Sie alle auftretenden Probleme gründlich testen und beheben. Testen Sie Ihr Modell mit einem separaten Testdatensatz, der nicht für das Training oder die Validierung verwendet wurde. Dieser Datensatz sollte reale Szenarien repräsentieren, um sicherzustellen, dass die Leistung des Modells konsistent und zuverlässig ist.

Kümmern Sie sich auch um häufige Probleme wie Überanpassung, Unteranpassung und Datenlecks. Verwenden Sie Techniken wie Kreuzvalidierung und Anomalieerkennung, um diese Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Schritt 7: Modellbereitstellung

Sobald Ihr Modell gründlich getestet wurde, ist es an der Zeit, es einzusetzen. Bei der Bereitstellung wird Ihr Modell für die Verwendung in einer Produktionsumgebung verfügbar gemacht. Im Folgenden finden Sie die Schritte zur Bereitstellung eines Computer-Vision-Modells:

• Einrichten der Umgebung: Konfigurieren Sie die erforderliche Infrastruktur für die von Ihnen gewählte Bereitstellungsoption, egal ob sie Cloud-basiert (AWS, Google Cloud, Azure) oder Edge-basiert (lokale Geräte, IoT) ist.

• Exportieren des Modells: Exportieren Sie Ihr Modell in das entsprechende Format (z. B. ONNX, TensorRT, CoreML für YOLO11), um die Kompatibilität mit Ihrer Bereitstellungsplattform zu gewährleisten.

• Einsetzen des Modells: Setzen Sie das Modell ein, 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 steigende Daten- und Benutzeranforderungen zu bewältigen.

Schritt 8: Überwachung, Wartung und Dokumentation

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

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

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

Engagement in der Gemeinschaft

Wenn Sie sich mit einer Gemeinschaft von Computer-Vision-Enthusiasten vernetzen, können Sie alle Probleme, mit denen Sie bei der Arbeit an Ihrem Computer-Vision-Projekt konfrontiert werden, mit Zuversicht angehen. Hier sind einige Möglichkeiten zum Lernen, zur Fehlerbehebung und zur effektiven Vernetzung.

Ressourcen der Gemeinschaft

• GitHub-Fragen: Besuchen Sie das YOLO11 GitHub-Repository und nutzen Sie die Registerkarte "Issues", um Fragen zu stellen, Fehler zu melden und neue Funktionen vorzuschlagen. Die aktive Community und die Betreuer helfen Ihnen gerne bei bestimmten Problemen.
• Ultralytics Discord-Server: Treten Sie dem Ultralytics Discord-Server bei, um sich mit anderen Nutzern und Entwicklern auszutauschen, Unterstützung zu erhalten und Erkenntnisse zu teilen.

Offizielle Dokumentation

• Ultralytics YOLO11 Dokumentation: In der offiziellen Dokumentation YOLO11 finden Sie ausführliche Anleitungen mit hilfreichen Tipps zu verschiedenen Computer Vision Aufgaben und Projekten.

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

Starten Sie Ihr Computer Vision Projekt noch heute!

Die Übernahme eines Bildverarbeitungsprojekts kann spannend und lohnend sein. Wenn 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. Mit zunehmender Erfahrung werden Sie fortgeschrittene Techniken und Werkzeuge zur Verbesserung Ihrer Projekte entdecken. Bleiben Sie neugierig, lernen Sie weiter, und entdecken Sie neue Methoden und Innovationen!

FAQ

Wie wähle ich die richtige Bildverarbeitungsaufgabe für mein Projekt aus?

Die Wahl der richtigen Bildverarbeitungsaufgabe hängt vom Endziel Ihres Projekts ab. Wenn Sie beispielsweise den Verkehr überwachen wollen, ist die Objekterkennung geeignet, da sie mehrere Fahrzeugtypen in Echtzeit lokalisieren und identifizieren kann. In der medizinischen Bildgebung ist die Bildsegmentierung ideal, um die Grenzen von Tumoren detailliert abzugrenzen und so die Diagnose und Behandlungsplanung zu unterstützen. Erfahren Sie mehr über spezifische Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung.

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

Datenkommentare sind unerlässlich, um Ihrem Modell beizubringen, Muster zu erkennen. Die Art der Beschriftung hängt von der jeweiligen Aufgabe ab:

• Bildklassifizierung: Das gesamte Bild wird als eine einzige Klasse eingestuft.
• Objekt-Erkennung: Bounding Boxes werden um Objekte gezeichnet.
• Bildsegmentierung: Jedes Pixel wird entsprechend dem Objekt, zu dem es gehört, beschriftet.

Tools wie Label Studio, CVAT und Labelme können bei diesem Prozess helfen. Weitere Einzelheiten finden Sie in unserem Leitfaden zur Datenerfassung und Kommentierung.

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

Wenn Sie Ihren Datensatz vor der Erweiterung aufteilen, können Sie die Leistung des Modells anhand der ursprünglichen, unveränderten Daten validieren. Befolgen Sie diese Schritte:

• Trainingsmenge: 70-80% Ihrer Daten.
• Validierungssatz: 10-15% für die Abstimmung der Hyperparameter.
• Testsatz: Verbleibende 10-15% für die endgültige Bewertung.

Wenden Sie nach der Aufteilung Datenerweiterungstechniken wie Drehen, Skalieren und Spiegeln an, um die Vielfalt des Datensatzes zu erhöhen. Bibliotheken wie Albumentations und OpenCV können dabei helfen. Ultralytics bietet auch integrierte Augmentierungseinstellungen für mehr Komfort.

Wie kann ich mein trainiertes Computer-Vision-Modell für den Einsatz exportieren?

Der Export 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 die 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 für den Modellexport.

Was sind die besten Praktiken für die Überwachung und Wartung eines eingesetzten Computer Vision Modells?

Kontinuierliche Überwachung und Wartung sind entscheidend für den langfristigen Erfolg eines Modells. Implementieren Sie Tools zur Verfolgung der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und zur Erkennung von Anomalien. Trainieren Sie das Modell regelmäßig mit aktualisierten Daten, um der Modelldrift entgegenzuwirken. Dokumentieren Sie den gesamten Prozess, einschließlich der Modellarchitektur, der Hyperparameter und der Änderungen, um die Reproduzierbarkeit und die Einfachheit künftiger Aktualisierungen zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zur Überwachung und Wartung.

📅 Erstellt vor 6 Monaten ✏️ Aktualisiert vor 1 Monat

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