Bagaimana Deteksi Objek - TensorFlow Bekerja

Deteksi Objek - TensorFlow algoritma mengambil gambar sebagai input dan memprediksi kotak pembatas dan label objek. Berbagai jaringan pembelajaran mendalam seperti MobileNet, ResNet, Inception, dan EfficientNet sangat akurat untuk deteksi objek. Ada juga jaringan pembelajaran mendalam yang dilatih pada kumpulan data gambar besar, seperti Common Objects in Context (COCO), yang memiliki 328.000 gambar. Setelah jaringan dilatih dengan COCO data, Anda kemudian dapat menyempurnakan jaringan pada kumpulan data dengan fokus tertentu untuk melakukan tugas deteksi objek yang lebih spesifik. Deteksi SageMaker Objek Amazon - TensorFlow algoritma mendukung pembelajaran transfer pada banyak model yang telah dilatih sebelumnya yang tersedia di TensorFlow Model Garden.

Menurut jumlah label kelas dalam data pelatihan Anda, lapisan deteksi objek dilampirkan ke TensorFlow model pilihan Anda yang telah dilatih sebelumnya. Anda kemudian dapat menyempurnakan seluruh jaringan (termasuk model yang telah dilatih sebelumnya) atau hanya lapisan klasifikasi teratas pada data pelatihan baru. Dengan metode pembelajaran transfer ini, pelatihan dengan kumpulan data yang lebih kecil dimungkinkan.