【有奖互动】EasyDL直播课后交流贴
付洋洋carrie 发布于2020-02-12 15:48 浏览:1488 回复:70
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最后编辑于2020-03-14

感谢各位同学参加EasyDL深度学习实战营直播系列课程,听了美女讲师的系统介绍和演示的如何训练口罩识别模型,对课程内容有什么感受呢?欢迎留言!我们会在每次课的互动用户中,持续发放百度大脑定制精美奖品!直播回放地址:http://abcxueyuan.cloud.baidu.com/?_=1581575184003#/course_detail?id=15167&courseId=15167

互动方式一:在直播/回放课程页面留言,留下自己的疑问或课后感受、应用场景理解、新课程内容建议等;(工作人员会在直播间抽取)

互动方式二:完成在线学习并转发打卡海报到朋友圈,上传截图回复本贴;(工作人员会在本帖回复评论中抽取)

更多课程详细内容,请移步https://ai.baidu.com/forum/topic/show/957697

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共70条回复 最后由asd459926247回复于2020-03-14 15:37
#71asd459926247回复于2020-03-14 15:37:41

心得分享

1.关于数据采集,建议先尽量自己去拍一部分,了解数据采集的要求和整个过程,再根据情况补充缺少维度的数据集
2.刚开始标注数据的时候感觉有点崩溃,数据标注成本真的太高了,还好easyDL有智能标注功能,节省了大量时间
3.训练的模型效果很好,最高的mPA达到了96.97%,精准率99.10%
4.通过公有云API的形式进行了检验,效果很棒

谢谢老师,谢谢EasyDL的老师们

现在课程已经从Easy DL经典版到专业版,专业版上的功能更赞,可操性更强,会持续学习~

想请问一下老师,后面是不是还会讲EasyDL零售版哇?

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#70ei柯步e回复于2020-03-07 16:53:34

https://www.jianshu.com/p/173019d6e13f

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#69ei柯步e回复于2020-03-07 16:53:13

https://www.jianshu.com/p/efb231a4669a

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#68墨守轩泽回复于2020-02-29 00:08:10

 

迫不及待体验专业版的功能了

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#67墨守轩泽回复于2020-02-29 00:07:34

 

大家加油!

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#66735243556回复于2020-02-28 19:50:16

学习

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#65198******73回复于2020-02-28 09:36:45

已经学习了4课时,希望自己继续加油

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#64tzgl回复于2020-02-28 09:08:13

第一阶段的都学习结束了,开始慢慢回顾

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#63188******76回复于2020-02-28 01:21:12

不漏掉任何一个路标,明天试一下部署到移动端,看看效果怎么样

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#62汽车199101回复于2020-02-27 22:16:57

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#61kangliuyuan回复于2020-02-27 21:39:33

EasyDL继续学习进阶梯课程

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#60137******06回复于2020-02-27 15:03:51

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#59188******76回复于2020-02-26 22:31:02

标注图片时,要把物体全部框中,不能漏标。
对于像素不高或者较小的物体,物体检测比图像分类的效果要好,但是标注起来会很累,不说了,还有58张图片等着我去标注

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#58tzgl回复于2020-02-26 21:53:34

第三节课了,继续。

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#57现在是6点98分回复于2020-02-26 21:48:46

讲的很棒
能听懂
这是学到最值的课程
贵在坚持
加油!!!!!!

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#56定位人民币回复于2020-02-26 21:42:43

很不错,帮助我们这些零基础的很多,

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#55kangliuyuan回复于2020-02-26 21:36:08

easyDL老师讲的很棒,继续学习 

 

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#54云适配9回复于2020-02-26 21:32:13

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#53kangliuyuan回复于2020-02-26 15:52:00

easyDL老师讲的很棒,自己设计AI四类垃圾模型效果很好。今天继续学习模型效果技巧,加油

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#52asd459926247回复于2020-02-26 00:02:26

第二节课作业经验分享:

1.训练的是垃圾分类模型,识别的分类:干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾、有害垃圾
2.垃圾分类中每一类的垃圾物体种类太多了,因为时间和数据的问题,每种垃圾分类我选择了2~3个物品
数据采集方式:以自己亲自手拍为主,包含了物品各个角度和明亮、阴暗光线的照片,同时把上次课程水果分类做为了湿垃圾的训练集,另外从网上爬了一些数据做为补充
数据量:每种物品数据量大约为20张左右
3.模型mAP达到了93%,使用了公有云API部署的方式感觉十分方便

非常感谢老师的指导,觉得很有意义,第一次离AI这么近~

大家有什么好的经验可以一起分享出来哇,共同学习进步~

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