TensorFlow-Objekterkennungs-API: Best Practices für Training, Evaluierung und Bereitstellung

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TensorFlow-Objekterkennungs-API: Best Practices für Training, Evaluierung und Bereitstellung

Dieser Artikel ist der zweite Teil einer Reihe, in der Sie einen End-to-End-Workflow für die TensorFlow-Objekterkennung und ihre API kennenlernen. Im ersten Artikel hast du gelernt So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Objektdetektor von Grund auf , aber es gibt noch viele Dinge, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern, um wirklich kompetent zu werden.

Wir werden Themen beleuchten, die genauso wichtig sind wie der Modellerstellungsprozess, den wir bereits durchlaufen haben. Hier sind einige der Fragen, die wir beantworten werden:

  • Wie kann ich mein Modell bewerten und eine Schätzung seiner Leistung erhalten?
  • Mit welchen Tools kann ich die Modellleistung verfolgen und die Ergebnisse mehrerer Experimente vergleichen?
  • Wie kann ich mein Modell exportieren, um es im Inferenzmodus zu verwenden?
  • Gibt es eine Möglichkeit, die Modellleistung noch weiter zu steigern?

#Computer Vision #Deep Learning

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TensorFlow-Objekterkennungs-API: Best Practices für Training, Evaluierung und Bereitstellung

TensorFlow-Objekterkennungs-API: Best Practices für Training, Evaluierung und Bereitstellung. Weißt du noch? Sicherlich werden Sie nach der Lektüre unseres Artikels eine ganz andere Ansicht haben.