Deze code hoort bij de workshop georganiseerd binnen het Inspect 4.0 Tetra Project.
Objectdetectie met een aangepaste dataset in Pytorch Deze Google Colab notebook demonstreert het proces van het trainen van een objectdetectienetwerk met behulp van een handmatig geannoteerde dataset gemaakt met CVAT.
Objectdetectie is een computer vision taak waarbij objecten in een afbeelding of video worden geïdentificeerd en gelokaliseerd. Transfer learning, aan de andere kant, is een techniek die ons toelaat om voorgetrainde modellen, getraind op grootschalige datasets, te hergebruiken om nieuwe taken met beperkte gelabelde data op te lossen.
In dit notebook gebruiken we een populair deep learning raamwerk, PyTorch, om transfer learning te implementeren voor objectdetectie. We beginnen met een voorgetraind model, meestal getraind op een grote dataset zoals COCO (Common Objects in Context), en stemmen het af op onze specifieke dataset, die handmatig is geannoteerd met CVAT en geexporteerd in het datasetformaat van COCO 1.0.
CVAT is een krachtig annotatiehulpmiddel waarmee we objecten in afbeeldingen of video's kunnen labelen met bounding boxes, polygonen of sleutelpunten. Door onze dataset handmatig te annoteren, kunnen we de grondwaarheidslabels leveren die cruciaal zijn voor het trainen van een nauwkeurig objectdetectiemodel.
Surf naar https://colab.research.google.com/
KLik op Bestand -> Notebook Uploaden -> Github
Voer volgende URL in: https://github.com/Ritchie3/Invilab_4.0_Workshop/blob/main/Pytorch_Transfer_Learning.ipynb
Het voorbereiden van de dataset: Het organiseren van de geannoteerde dataset in een geschikt formaat voor het trainen van het model. Het opzetten van het deep learning raamwerk en het installeren van alle benodigde afhankelijkheden. Laden van het voorgetrainde model: Het importeren van een voorgetraind model, zoals Faster R-CNN of YOLO, dat is voorgetraind op een grootschalige dataset. Het model verfijnen: Het model trainen op onze geannoteerde dataset, zodat het leert om objecten te detecteren die specifiek zijn voor onze taak. Evalueren van het model: Het beoordelen van de prestaties van het getrainde model op een validatieset of testdataset. Inferentie: Het getrainde model toepassen op nieuwe afbeeldingen of video's om objecten te detecteren in reële situaties. Door dit notitieboek te volgen, krijgt u een praktisch inzicht in het gebruik van transfer learning voor objectdetectie en hoe u de kracht van handmatig geannoteerde datasets, gemaakt met CVAT, kunt benutten.