目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)（Object Detection）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要分支之一，目的是“識(shí)別目標(biāo)并給出其在圖中的確切位置”，確定它們的類別和位置，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心問(wèn)題之一。由于各類物體有不同的外觀、形狀和姿態(tài)，加上成像時(shí)光照、遮擋等因素的干擾，目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

但是通過(guò)Coovally，不用了解目標(biāo)檢測(cè)的具體算法就可輕松完成目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，以下是詳細(xì)的目標(biāo)檢測(cè)教程：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

目前Coovally支持兩種數(shù)據(jù)上傳方式：

·圖片文件和標(biāo)簽文件都打包壓縮成一個(gè)zip文件上傳，待數(shù)據(jù)集創(chuàng)建成功之后，Coovally系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別并生成標(biāo)簽；

·先單獨(dú)上傳zip格式圖片文件，待數(shù)據(jù)集創(chuàng)建成功之后，在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)再單獨(dú)上傳zip格式標(biāo)簽文件。

1.?創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

登錄Coovally點(diǎn)擊側(cè)邊導(dǎo)航欄并點(diǎn)擊下拉菜單【創(chuàng)建數(shù)據(jù)集】。

點(diǎn)擊【創(chuàng)建數(shù)據(jù)集】，出現(xiàn)創(chuàng)建數(shù)據(jù)彈框，如下圖所示，依次填入相關(guān)信息，最后選擇圖像文件夾壓縮上傳再點(diǎn)擊【確定】即可創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)類型選擇【目標(biāo)檢測(cè)】。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集后，在【我的數(shù)據(jù)】中根據(jù)剛才創(chuàng)建數(shù)據(jù)集定義的數(shù)據(jù)集名稱即可找到創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集。

選擇剛才創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集依次填入標(biāo)簽名稱，任務(wù)類型（選擇目標(biāo)檢測(cè)），標(biāo)簽類型（選擇目標(biāo)檢測(cè)），是否校驗(yàn)，標(biāo)簽描述。再將剛才壓縮的cocojson文件zip包放入文件上傳框，點(diǎn)擊【確定】即可創(chuàng)建數(shù)據(jù)集標(biāo)簽。

上傳成功后可以看到數(shù)據(jù)集圖片的預(yù)覽。

點(diǎn)擊【標(biāo)簽預(yù)覽】，可以看到標(biāo)簽在圖片的效果可視化展示。

到這一步就已經(jīng)成功創(chuàng)建可供訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)集了。

注意：數(shù)據(jù)集拆分比例

·創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)上傳的壓縮包中包含數(shù)據(jù)集圖片和數(shù)據(jù)集標(biāo)簽時(shí)，系統(tǒng)將自動(dòng)根據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)設(shè)置的拆分比例解析并生成數(shù)據(jù)集標(biāo)簽。

·創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)上傳的壓縮包中僅包含數(shù)據(jù)集圖片時(shí)，用戶需自行創(chuàng)建數(shù)據(jù)集標(biāo)簽。創(chuàng)建標(biāo)簽時(shí)設(shè)置的拆分比例生效。

數(shù)據(jù)分布分析

點(diǎn)擊【數(shù)據(jù)分布分析】，可以查看到所創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的基本信息、圖片分布、高度分布、寬度分布、大小分布、標(biāo)簽分布，BBox等分布相關(guān)信息。

可以根據(jù)數(shù)據(jù)分布可視化結(jié)果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布規(guī)律，從而選擇最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模實(shí)驗(yàn)。

2.數(shù)據(jù)建模

點(diǎn)擊【數(shù)據(jù)建模】，即可根據(jù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的建模。

進(jìn)入建模菜單頁(yè)面,任務(wù)類型選擇【目標(biāo)檢測(cè)】，并設(shè)置模型訓(xùn)練相關(guān)參數(shù)：實(shí)驗(yàn)次數(shù)，并發(fā)次數(shù)和持續(xù)時(shí)間。

對(duì)于一些目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)可以選擇【增強(qiáng)算法】來(lái)提高模型訓(xùn)練效果。

根據(jù)需求選擇單獨(dú)增強(qiáng)哪個(gè)類別，在增強(qiáng)算法選擇好后點(diǎn)擊【預(yù)覽】查看圖像增強(qiáng)效果，挑選合適的增強(qiáng)效果點(diǎn)擊【確定】，即可開(kāi)始訓(xùn)練。

建模完成之后，在后臺(tái)可以看到模型訓(xùn)練的相關(guān)信息包括任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)，任務(wù)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、訓(xùn)練列表、評(píng)價(jià)精度等關(guān)鍵信息。

3.模型轉(zhuǎn)換

在實(shí)驗(yàn)詳情中，可以看到模型訓(xùn)練中的相關(guān)指標(biāo)如評(píng)價(jià)指標(biāo)，訓(xùn)練耗時(shí)，訓(xùn)練損失等。

當(dāng)模型訓(xùn)練一段時(shí)間后，會(huì)生成可供使用的深度學(xué)習(xí)模型，此時(shí)點(diǎn)擊【模型轉(zhuǎn)換】功能。在彈出的配置框中根據(jù)下圖提示進(jìn)行相關(guān)的模型轉(zhuǎn)換配置設(shè)置。然后點(diǎn)擊【開(kāi)始轉(zhuǎn)換】。

4.模型部署

模型轉(zhuǎn)化完成，會(huì)直接跳轉(zhuǎn)到模型列表頁(yè)面，選擇訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，點(diǎn)擊【部署】。

5.模型預(yù)測(cè)

在模型部署完成后，會(huì)直接跳轉(zhuǎn)到預(yù)測(cè)界面，選擇需要預(yù)測(cè)的圖片點(diǎn)擊【上傳】，即可看到模型預(yù)測(cè)結(jié)果。

目標(biāo)檢測(cè)具有巨大的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。應(yīng)用領(lǐng)域包括人臉檢測(cè)、行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)、飛機(jī)航拍或衛(wèi)星圖像中道路的檢測(cè)、車載攝像機(jī)圖像中的障礙物檢測(cè)、醫(yī)學(xué)影像在的病灶檢測(cè)等。還有在安防領(lǐng)域中，可以實(shí)現(xiàn)比如安全帽、安全帶等動(dòng)態(tài)檢測(cè)，移動(dòng)偵測(cè)、區(qū)域入侵檢測(cè)、物品看護(hù)等功能。

這些應(yīng)用領(lǐng)域的檢測(cè)任務(wù)，Coovally可以幫你通通實(shí)現(xiàn)！