导读
2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世,它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力,为人工智能威廉希尔官方网站 的发展开辟了新的可能性。同时,人工智能威廉希尔官方网站 正在进入各种应用领域,在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。
柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件,与全球创客爱好者共建“模型仓”,通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能威廉希尔官方网站 !
本期介绍:
模型评估(Evaluation)
深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。模型通过大量数据的学习和训练,能够自动提取数据中的特征,并基于这些特征进行预测和分类。如何准确评估这些模型的性能,确保它们在实际应用中能够表现出色,就需要依赖于模型评估这一关键环节。
模型评估
模型评估(Evaluation)是指对训练完成的模型进行性能分析和测试的过程,以确定模型在新数据上的表现如何。
在模型评估中,通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集(Training Set):用于模型学习的数据集,通过不断调整参数来最小化训练误差。
验证集(Validation Set):在训练过程中用于评估模型性能,以选择最佳参数和避免过拟合的数据集。
测试集(Test Set):模型训练完成后,用于评估模型泛化能力的独立数据集。
为什么需要模型评估?
衡量模型性能:通过评估模型在测试集或验证集上的性能指标,如准确率、召回率、F1得分等,可以了解模型的预测能力和泛化能力,判断模型是否满足预期需求。
比较不同模型:模型评估可以帮助我们比较不同算法或超参数配置下训练的模型,选择最优的模型进行部署。
诊断模型问题:评估结果可以帮助我们识别模型存在的问题,如过拟合、欠拟合、类别不平衡等,从而针对性地优化模型。
监控模型性能:在模型投入实际使用后,持续的模型评估可以检测模型性能是否发生变化,及时发现并解决问题。
模型选择:在有多个可选模型的情况下,评估结果可以为最终选择最优模型提供依据。
评估指标
模型评估指标是用于量化模型在处理数据时表现的指标。它们帮助我们理解模型的性能、准确度和泛化能力,并且可以用于比较不同模型之间的优劣。
分类任务的评估指标包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score)等。
准确率(Accuracy)
定义:准确率是最直观也最常被提及的评估指标之一,它衡量的是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
计算公式:准确率 = (真正例 + 真负例) / (真正例 + 假正例 + 真负例 + 假负例)
精确率(Precision)
定义:精确率是指模型预测为正例中真正是正例的比例,它反映了模型预测为正例的结果的可信度。
计算公式:精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)
召回率(Recall)
定义:召回率,也称为灵敏度(Sensitivity)或真正例率(True Positive Rate),是指模型在所有实际为正类的样本中,被正确预测为正类的样本的比例。它反映了模型捕获正类样本的能力。
计算公式:召回率 = 真正例 / (真正例 + 假负例)
F1分数(F1 Score)
定义:F1分数是精确率和召回率的调和平均数,旨在综合两者的表现,提供一个平衡指标。
计算公式:F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)
绵羊检测模型
该 AI 模型利用先进的 Swift yolo 算法,专注于绵羊识别,可以在实时视频流中准确检测和标记绵羊。它特别适用于 Seeed Studio Grove Vision AI (V2) 设备,提供高兼容性和稳定性。
应用场景
智慧牧场管理
- 数量统计:对牧场绵羊数量进行精准统计,避免人工遗漏或计算错误。
- 行为监测:监控绵羊的行为和活动轨迹,发现异常行为(比如长时间静止、生病状态等)。
- 位置追踪:实时定位绵羊位置,防止走失或逃逸,帮助大规模放牧管理。
- 疾病检测:结合图像或行为数据,识别生病或受伤的绵羊,及时进行干预。
生态保护与自然监测
- 野生种群保护:监测野生绵羊种群的分布及数量变化,为生态保护提供科学数据。
- 生态影响评估:统计绵羊活动对草场和生态环境的影响,优化自然资源管理。
- 物种迁徙监测:追踪野生绵羊的迁徙行为,研究群体生态模式。
草场资源管理
- 载畜量评估:通过检测绵羊数量和分布,分析草场的资源承载能力。
- 牧草分布规划:将绵羊检测与草场状况结合,优化放牧路线和资源利用,防止草地退化。
在Grove-VisionAIV2模块上部署此模型
1、打开SenseCraft AI平台,如果第一次使用请先注册一个会员账号,还可以设置语言为中文。
平台地址:https://sensecraft.seeed.cc/ai/#/model
2、在顶部单击【预训练模型】菜单,在公共AI模型列表7中找到【绵羊检测】模型,单击此模型图片,如下图所示。
3、进入【绵羊检测】模型介绍页面,单击右侧的“部署模型”按钮,如下图所示。
4、进入部署绵羊检测模型页面,按提示步骤先连接摄像头,再连接设备到电脑USB接口上,最后单击【连接设备】按钮,如下图所示。
5、弹出部署模型窗口,单击“确定”按钮,如下图所示。
6、弹出连接到串行端口窗口,选择端口号后单击“连接”按钮,如下图所示。
7、开始进行模型部署、固件下载、设备重启等过程,完成后在预览中即可看到当前摄像头视频内容,将摄像头对准绵羊的图片查看预测效果,如下图所示。
预测效果视频演示
Grove Al视觉模块 V2套装介绍
Grove Al视觉模块 V2
OV5647-62摄像头
Grove - Vision Al Module V2是一款拇指大小的人工智能视觉模块, 配备Himax WiseEye2 HX6538处理器, 该处理器采用 ArmCortex-M55双核架构。
它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。
有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。
Arm Ethos-U55 嵌入式神经网络处理器(NPU)
嵌入式神经网络处理器(NPU)是一种特别设计用于执行神经网络计算的高效率处理器。它主要基于数据驱动并行计算架构,特别擅长处理视频、图像等大量的多媒体数据。NPU模仿了生物神经网络的架构,与CPU、GPU相比,它能够通过更少的指令(一条或几条)完成神经元的处理,因此在深度学习的处理效率方面具有明显优势。
它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。
有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。
主要硬件配置
- 板卡基于WiseEye2 HX6538处理器, 采用双核ARM Cortex-M55架构 。
- 配备集成Arm Ethos-U55微神经网络加速单元, 兼容的树莓派相机
- 板载PDM麦克风, SD卡插槽, Type-C, Grove接口, 丰富的外设支持样机开发 。
- Seeed Studio XIAO的可扩展性, SenseCraft Al的现成AI模型用于无代码部署。
- 支持各种有效的模型, 包括MobilenetV1、MobilenetV2、 Eficientnet-Lite、Yolov5和Yolov8。
写在最后
SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少,但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果,平台会逐渐增加模型仓的数量和分享有爱好者设计的模型仓原型,敬请关注!
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原文标题:模型案例:| 绵羊检测模型!
文章出处:【微信号:ChaiHuoMakerSpace,微信公众号:柴火创客空间】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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