Özel AI Modelleri Eğitin
Last updated
Last updated
Nvidia GPU'ya sahip bir bilgisayara ihtiyacınız olacak, CUDA, CUDNN yüklemelisiniz ve Module Downloader Window kullanmalısınız.
AugeLab Studio Tespit Eğitimi penceresi, YOLO (You Only Look Once) çerçevesini kullanarak nesne tespit modellerini eğitmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.
Bilgisayarınızda AugeLab Studio'yu başlatın.
AI Tools ➡️ Object Detection Training Widow üzerine tıklayın.
Eğitime başlamadan önce, tespit etmek istediğiniz nesneler için sınıfları içeren dataset klasörünü ve sınıf dosyasını yüklemeniz gerekir.
Önceden eğitilmiş YOLO ağırlıklarını sınıf adlarıyla birleştirebilirsiniz.
Veri Setini Yükle: Eğitim için görüntüleri içeren veri seti klasörünü seçmek için bu eyleme tıklayın.
Sınıf Dosyasını Yükle: Eğitim için sınıf listesini içeren sınıf dosyasını (.names formatında) yüklemek için bu eylemi kullanın.
Tespit Modeli Türü: "Hızlı Tespit" ve "Sağlam Tespit" modelleri arasında seçim yapın. "Hızlı Tespit" modeli düşük özellikli bilgisayarlar için uygundur ve daha düşük doğruluk sunar. "Sağlam Tespit" modeli daha yüksek doğruluk sağlar, ancak yüksek özellikli bilgisayarlar gerektirir.
Özel Eğitim Kontrol Noktasını Yükle: Önceden eğitilmiş bir ağırlık dosyanız (.weights veya .pw formatında) varsa, bunu yükleyerek eğitime başlangıç noktası olarak kullanabilirsiniz.
Gelişmiş Ayarları Aç: Daha fazla (gelişmiş) yapılandırmayı Gelişmiş Ayarlar penceresinde ayarlayabilirsiniz.
Bu pencerede, gelişmiş kullanım için eğitim parametreleri ayarlanabilir.
Veri Seti Bölmesi: Modelin performansını değerlendirmek için eğitim ve doğrulama için ayrılan veri oranını belirler.
Ağ Boyutu: Hız ile doğruluk arasındaki dengeyi etkileyen ağ boyutunu belirtir.
Alt Bölüm Boyutu: Eğitim sırasında mini grup boyutunu tanımlar, bellek kullanımı ve hesaplama verimliliğini etkiler.
"Yardım" menüsündeki "Eğitim Prosedürü" eylemi, modellerin etkili bir şekilde nasıl eğitileceğine dair ayrıntılı talimatlar sunar.
Eğitimi Başlat: Veri setini ve sınıf dosyasını yükledikten sonra, eğitim sürecini başlatmak için START TRAIN üzerine tıklayın.
Eğitim Kaydı: Kayıt alanı eğitim sürecinin ilerlemesini ve durumunu gösterecektir.
Eğitimi Durdur: Eğitim sürecini durdurmak için STOP TRAIN butonuna tıklayabilirsiniz.
Eğitim sürecini iki ekran üzerinden takip edebilirsiniz:
Eğitim Kayıt Penceresi
Eğitim Grafiği (Kayıp ve mAP)
Eğitim süreci devam ederken Tespit Eğitim penceresini kapatırsanız, süreç sonlandırılacaktır.
Artık AugeLab Studio'da nesne tespit modellerini özel veri setleri üzerinde eğitmek için Tespit Eğitim penceresini kullanabilirsiniz. Farklı model türleri, grup boyutları ve özel kontrol noktaları ile denemeler yaparak optimal sonuçlar elde etmeye çalışın! AugeLab Studio ile nesne tespit modellerinizi eğitmenin tadını çıkarın!
