在图像识别领域，模型原型的创建是一个关键步骤，它允许开发者针对特定应用场景，如光学字符识别（OCR）和对象跟踪，快速构建和测试模型。最近，引入了一项更新，使得两阶段模型的原型设计变得更加简单。
现在，提供了一个名为“对象隔离”的预处理步骤。要体验这一功能，只需启用“对象隔离”预处理选项，并为数据集生成一个新版本。例如，在处理棋盘游戏的图像时，此功能可以为原始数据集中的每个边界框生成一个单独的图像（包含一个全帧注释）。
通过选择OpenAI Clip分类格式，可以将对象检测数据集导出为分类数据集。在转换过程中，裁剪边界框将根据它们的类别名称被组织到不同的文件夹中。这样，就可以使用图像分类模型，或者将数据集重新上传到一个新的分类项目中，使用Roboflow Train来训练模型。
启用对象隔离预处理步骤是一个简单的过程。首先，需要登录到数据集管理界面，并选择想要处理的数据集。在数据集设置中，找到预处理选项，并勾选“对象隔离”。这样，系统就会为数据集中的每个边界框生成一个新的图像版本。
这个过程不仅提高了数据集的可用性，还为后续的模型训练和评估提供了便利。通过这种方式，可以更精确地控制模型训练过程中使用的数据，从而提高模型的性能和准确性。
在启用了对象隔离预处理步骤之后，需要生成数据集的新版本。这通常涉及到一些自动化的步骤，例如图像的裁剪、注释的提取和数据的重组。生成的新版本将包含所有经过预处理的图像，这些图像已经准备好被用于模型训练。
在生成新版本的过程中，还可以根据需要对数据进行进一步的清洗和优化。例如，可以移除那些质量不高或者不符合要求的图像，以确保模型训练时使用的数据尽可能地高质量和相关性。
将对象检测数据集转换为分类数据集是另一个重要的步骤。通过选择OpenAI Clip分类格式，可以轻松地完成这一转换。在转换过程中，系统会根据图像中的对象类别，将裁剪后的边界框图像组织到对应的文件夹中。
这种组织方式不仅使得数据集更加有序，还为后续的模型训练提供了便利。可以根据类别名称快速找到特定类别的图像，从而进行有针对性的模型训练和优化。
在完成了数据集的预处理和格式转换之后，可以开始使用图像分类模型了。提供了多种预训练的图像分类模型，可以根据需要选择最合适的模型进行训练。
此外，还可以将转换后的数据集重新上传到一个新的分类项目中，并使用Roboflow Train来训练自己的模型。这样，就可以根据特定的应用场景和需求，定制和优化模型的性能。