在开始使用Roboflow进行迁移学习之前,需要确保在Universe个人资料中有一个当前的项目,并且已经将想要用于迁移学习的数据集标记为“星标”(Starred)。此外,需要检查所选数据集是否有“模型”标签,或者在RoboflowUniverse的项目首页上是否有“试用预训练模型”(Try Pre-Trained)的选项。如果没有这些标签,将无法在工作区中将其作为训练检查点使用。
接下来,在Roboflow主应用界面中,导航至目标数据集/项目的“版本”页面。选择希望训练的版本。请注意,只能从尚未使用Roboflow Train训练过的版本开始训练作业(版本上没有绿色的勾选标记)。点击“开始训练”按钮。
在选择模型时,可以选择快速(Fast)或准确(Accurate)模型,并点击“继续”。如果正在训练单标签分类(Single-Label Classification)、多标签分类(Multi-Label Classification)或语义分割(Semantic Segmentation)项目,将没有快速或准确选项。对于这些项目类型,只需点击“继续”,然后点击“开始训练”即可启动训练作业。
在“选择模型”(Select a Model)部分,选择在RoboflowUniverse中标记为星标的项目名称。然后点击“开始训练”以开始训练作业。当训练作业完成时,将收到一封电子邮件,发送到账户中记录的电子邮件地址。
可以监控训练作业进度。用户界面将显示机器启动以开始训练。训练完成后,模型已准备好用于推理,并可以嵌入到自定义应用程序中!请参阅推理文档页面,了解所有选项。
在监控训练作业时,用户界面会显示机器启动以开始训练的过程。这包括了从初始化训练环境到模型训练完成的整个流程。可以通过界面上的进度条或者日志信息来实时了解训练的状态,确保训练作业按照预期进行。
当模型训练完成后,可以查看训练结果。这通常包括了模型的准确率、损失值等关键指标,以及模型在测试集上的表现。这些信息对于评估模型的性能至关重要,也是决定是否需要进一步调整模型参数或重新训练的依据。
部署模型是将训练好的模型应用到实际应用中的关键步骤。在Roboflow中,可以将模型部署到不同的平台,如云服务、边缘设备或者直接集成到应用程序中。部署文档提供了详细的指导,包括如何配置环境、上传模型以及如何调用模型进行推理等。
在部署模型时,需要考虑模型的性能和资源消耗。例如,如果应用需要实时响应,那么选择一个轻量级的模型可能更为合适。此外,还需要考虑模型的安全性和隐私保护,确保用户数据的安全。