Entrenamiento - Detección de Objetos

Características de la detección de objetos

La Plataforma Seeed SenseCraft AI es una herramienta de entrenamiento de IA eficiente diseñada para tareas de detección de objetos. Construida sobre el avanzado modelo de detección de objetos YOLO - World, ofrece dos métodos de entrenamiento convenientes:

Entrenamiento Rápido

Características: No se requieren datos de imagen. Simplemente ingrese el nombre del objetivo para generar rápidamente un modelo de detección de objetos de una sola clase. Ventajas: Ideal para escenarios sencillos, permitiendo la creación y despliegue rápido de modelos.

Entrenamiento con Recolección de Imágenes

Características: Combina el nombre del objetivo con datos de imagen cargados para el entrenamiento.

Ventajas: Aprovecha datos de imagen diversos para mejorar significativamente la precisión de detección del modelo generado, haciéndolo adecuado para aplicaciones que requieren alta precisión.

Con estos dos métodos, la plataforma SenseCraft atiende diversas necesidades de entrenamiento de modelos de detección de objetos, simplificando las complejidades del desarrollo de IA mientras asegura tanto usabilidad como precisión.

Entrenamiento Rápido

Crearemos una demostración simple para reconocer humanos. La función de entrenamiento rápido aprovecha las siguientes características principales del modelo de detección de objetos YOLO – World:

La función de entrenamiento rápido utiliza las fortalezas de YOLO para crear eficientemente modelos de detección de una sola clase. Al combinar pesos preentrenados, semántica de texto y extracción eficiente de características, genera un modelo personalizado, como para “humano”, sin requerir datos de imagen. ç

Paso 1. Determinar el nombre del objeto

Ingrese el nombre del objetivo en el cuadro de texto. Luego haga clic en ‘Iniciar Entrenamiento’.

Paso 2. Entrenar y cargar modelos

Después de completar el entrenamiento del modelo, el modelo será desplegado y se seleccionará Grove Vision AI (V2) para el despliegue. Luego elija el puerto serie correcto para conectarse, y finalmente espere pacientemente 1-3 minutos hasta saber que el entrenamiento del modelo está completo.

Demostración de resultados

Después de completar los pasos anteriores, el modelo será desplegado y ejecutado exitosamente, pero se debe tener cuidado con la configuración del Umbral de Confianza y el valor del Umbral IoU, que afectarán la capacidad de reconocimiento del modelo.

Entrenamiento con Recolección de Imágenes

Haremos una demostración que reconoce auriculares. Basado en el modelo de detección de objetos YOLO – World, puede personalizar el entrenamiento para texto e imagen, lo que puede mejorar la precisión de detección del modelo generado.

Paso 1. Determinar el nombre del objeto

Primero ingrese el nombre del objetivo en el cuadro de texto y luego seleccione Grove Vision AI (V2) para conectar.

Paso 2. Capturar Imagen

Luego apunte la cámara al objeto objetivo y haga clic en ‘Capturar’, luego enmarque el objeto objetivo con un cuadro rojo y finalmente haga clic en ‘Confirmar’.

Paso 3. Entrenar y cargar modelos

Haga clic en ‘Entrenamiento’ y luego espere pacientemente a que el modelo termine de entrenar.

Y finalmente es momento del despliegue del modelo.

Demostración de resultados

Una vez que se completen los pasos anteriores, el modelo será entrenado y desplegado exitosamente.

Soporte Técnico y Discusión de Productos

¡Gracias por elegir nuestros productos! Estamos aquí para brindarle diferentes tipos de soporte para asegurar que su experiencia con nuestros productos sea lo más fluida posible. Ofrecemos varios canales de comunicación para atender diferentes preferencias y necesidades.