Addestrerò un rilevatore di oggetti personalizzato per le tue classi con onnx e un'API

I rilevatori generici non catturano le cose di cui si occupa il tuo business. Addestro un rilevatore di oggetti sulle tue classi (prodotti, difetti, attrezzature, dispositivi di sicurezza, qualsiasi cosa tu possa etichettare) e dimostro quanto funziona bene prima che tu possa affidartici.

Con il pacchetto, ottieni un rilevatore ottimizzato basato su un modello con licenza permissiva, esportato in ONNX in modo che funzioni su CPU o GPU, un'API di inferenza leggera e un rapporto chiaro: AP per classe con intervalli di confidenza al 95% su un set di test riservato, un confronto con un rilevatore zero-shot commerciale e esempi reali dei suoi errori.

Nel mio progetto di esempio (caschi, gilet riflettenti e teste senza casco), il mAP@50 è passato dal 22,3% con il rilevatore generico al 57,3% dopo l'ottimizzazione, misurato su 1.584 immagini di test riservate. L'esportazione in ONNX ha eguagliato il modello originale sull'intero set di test. È un progetto concettuale, quindi i tuoi risultati dipenderanno dalle tue immagini e etichette.

Prima controllo la qualità dei dati: duplicati, split di train/test poco chiari e etichette poco definite sono le ragioni più comuni per cui un rilevatore funziona bene in demo e poi fallisce nell'uso reale.

Per favore, invia immagini etichettate in formato COCO, YOLO o Pascal VOC, oppure dimmi cosa hai e pianificheremo l'etichettatura.