如何获取高质量 CV 训练数据?这个超详细上手教程不容错过

2个月前 ( 03-02 ) 374阅读 0评论

模型精度

随着计算机视觉的应用场景愈加广泛,AI 开发者对企业级视觉模型开发的精度与推理速度也更加关注。客观上要求模型精度越来越高的同时推理速度越快越好,这考验的是深度学习平台的开发能力。

作为国产深度学习框架的先驱,百度飞桨面向企业开发者推出了 EasyDL 零门槛 AI 开发平台BML 全功能 AI 开发平台。二者基于飞桨开源深度学习平台领先的技术积累,立足行业广泛需求,为开发者提供一站式模型开发落地的平台能力。不过,对于诸多 AI 开发者而言,如何在深度学习平台上同时兼顾模型精度与推理速度,高效完成模型开发与应用落地仍是一大挑战。

提升 CV 模型识别效果

为了帮助开发者一次性掌握高精度视觉模型的开发与落地,近期,CSDN 联合百度飞桨推出《AI 开发精讲:高精度视觉模型定制与部署实战》系列公开课,内容覆盖高质量数据获取模型训练优化技巧端模型部署实战共三讲,课程将通过双讲师互动授课+实操的形式,从底层技术能力到平台实战演示,带你逐步打通模型开发落地的各个关节。

其中,高质量训练数据是打造视觉模型开发和落地的起点。

在训练视觉模型时,通常需要大量的训练数据,而数据的采集、标注等数据准备过程会耗费大量人力、金钱和时间成本,且数据的质量将会直接关系到模型的效果。

那么,如何简单高效提升训练数据的质量,最终提高模型的识别效果?

课程安排

3 月 9 日(星期二)20:00,在《AI 开发精讲》第一讲直播课中,来自百度的技术专家和产品经理,将深度解析高质量训练数据的要点,并演示如何通过一站式方案进行高效的数据处理与优化,最终提升模型的训练效果。

课程大纲

  1. 三大特点:何为高质量训练数据;

  2. 五大诀窍:助力模型精度提升的数据处理方案;

  3. EasyDL 内置 EasyData 一站式数据处理方案介绍与演示。

 

哈利

百度高级研发工程师,浙江大学硕士,深度参与百度 EasyDL 视觉产品的模型研发工作,在图像分类、物体检测等视觉领域有多年的模型优化经验,在PR等权威期刊上有发表过多篇论文。

 

 心同

百度高级产品经理,北京大学本硕,多年 AI 开发平台、智能数据服务平台产品规划与设计经验,深入了解一线 AI 开发者使用诉求。

课时安排

开课前会有短信提醒或者邮件提醒,还请报名的时候填写正确的手机号码及邮箱地址。

课程安排如下:

  • 19:45—20:00 学员提前入场

  • 20:00—20:45  讲师上课

  • 20:45—21:00 讲师互动答疑环节

点击“阅读原文”立即报名,获取直播提醒。

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