机器视觉模型训练流程
➱数据准备与预处理
1. 数据采集
数据来源包括工业摄像头、生产线视频及开源数据集。采集时需注意数据多样性和覆盖率。
2. 数据清洗
清理重复、错误或低质量的数据，保证训练数据的可靠性。
3. 数据增强
通过旋转、裁剪、翻转等技术扩充数据集，提高模型的泛化能力。
模型设计与训练
1. 构建神经网络架构
根据任务需求设计网络，如卷积神经网络（CNN）适合图像分类，而生成对抗网络（GAN）则用于图像生成。
2. 模型训练
使用反向传播算法调整模型参数，迭代优化至收敛。
3. 验证与测试
在测试集上评估模型性能，并根据结果进行调优。
如何设计机器视觉大模型的训练架构
➱分布式训练的优势
大模型的训练通常需要多个计算节点协同工作。分布式训练通过并行计算显著提升效率，常见方法包括数据并行和模型并行。
➱模型压缩技术
由于大模型体积庞大，部署时可能受到资源限制。因此，剪枝、量化和蒸馏等压缩技术能够有效降低模型规模，同时保持性能。
➱自动化架构搜索（NAS）
NAS通过搜索较优的网络结构，减少人工设计模型的复杂性，并提高训练效果。