从标注到模型部署完整的机器视觉培训流程解析
1.0 引言
机器视觉是一种结合了计算机视觉和人工智能技术的应用领域，它使得设备能够通过摄像头或其他传感器捕捉并分析图像信息，从而执行各种任务。由于其广泛的应用范围，包括自动驾驶、安全监控、医疗诊断等，机器视觉培训成为了现代工业和研究领域的一个热点话题。本文将详细介绍从数据标注到模型部署的整个机器视觉培训流程，以及在这个过程中可能遇到的挑战与解决方案。
2.0 数据准备与预处理
2.1 数据收集
2.2 数据清洗与增强
2.3 标注工具选择与使用
3.0 模型训练
3.1 模型架构设计
3.2 训练参数优化
3.3 过拟合问题及解决方法
4.0 模型评估与验证
4.1 性能指标选择及其意义
4.2 交叉验证方法简介
5.0 部署策略制定与实施
5.1 硬件选择指导原则（GPU/CPU）
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