简介
AI边框是一种强大的人工
智能技术，可用于检测和分割图像
中的对象。它在各种应用中都有应用，例如图像分割、对象识别和医学图像分析。
初学者指南
入门
安装必要的软件： Tensorflow、OpenCV和Python准备训练数据： 收集带有ground truth边框注释的图像使用预
训练模型： 从预训练的模型（如Mask R-
CNN）开始，该模型已在大型数据集上进行训练
训练模型
加载数据： 将训练图像和ground truth边框加载到数据管道
定义模型： 使用预训练模型的架构，并添加
自定义层以提高性能训练模型： 使用优化器和损失函数对模型进行训练，以最小化ground truth边框与预测边框之间的差异
评估模型
度量： 使用交并比（IoU）或平均
精度（mAP）来评估模型性能
调整超参数： 调整学习
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