Обука АИ камере за откривање одређених објеката

Слично другим алатима{0}}покренутим АИ, АИ камере морају бити обучене за велике скупове података. На пример, након обраде стотина хиљада слика аутомобила, они могу ефикасно и прецизно открити одређена возила.

Стога, прво морамо да обучимо АИ камеру да прикупља слике различитих објеката које треба детектовати. У овој фази, требало би да усвојимо приступ „што више, то боље“, приказујући слике из различитих перспектива, услова осветљења, боја и углова снимања. Само са богатијим избором слика које се „напајају“ у камеру може више пута да тренира своје способности расуђивања. Континуираним акумулирањем исправних карактеристика и елиминисањем ирелевантних фактора сметњи, може да направи тачна препознавања у стварном свету.

Технички, можете да користите библиотеке отвореног{0}}извора као што су ТенсорФлов Лите или ПиТорцх да бисте обучили сопствени алгоритам за откривање одређених објеката за ваш систем АИ камера. Цео процес укључује писање кода, позивање алгоритма за примање слика или видео записа и објављивање ознака које одговарају садржају у њима.