【百度EasyDL物体检测】实践操作(单物体检测）

EasyDL是百度AI中一个自动化的深度学习模型训练和服务平台

本文以农业病虫在植物上的个数检测进行实践操作

1.创建一个物体检测模型

2.创建一个物体检测数据集

3.点击标注按钮，进行图片上传标注操作

4.点击上传图片进行选择本地图片文件上传

5.点击添加图片弹出文件框选择图片文件即可 单次最多20

6.点击红框按钮 再在图片区域点击即可进行标注 并在右边填写标签名称(不支持中文)

7.图片标注完成，记得点击保存哦

8.点击训练 跳转添加数据集页面选择数据集

9.勾选完成点击添加标签再点击完成

10.点击开始训练等待训练结束即可

------------------------------------------分割线------------------------------------------

训练完成截图

mAP(mean average precision)是物体检测(Object Detection)算法中衡量算法效果的指标。

对于物体检测任务，每一类object都可以计算出其精确率(Precision)和召回率(Recall)，

在不同阈值下多次计算/试验，每个类都可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是averageprecision(AP)的值。“mean”的意思是对每个类的AP再求平均，得到的就是mAP的值。mAP在[0,1]区间，越接近1模型效果越好。

校验效果

添加训练数据集步骤

数据集上传标注步骤