模型訓練前讀取數據 1、相關代碼 【1】#獲取圖片用glob.glob import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as pit import numpy as np import glob import os#獲取圖片用glob.glob #獲取圖片用glob.glob train_image_path=glob.glob('C:/

目錄0. 修改host文件 （選做）1. 編譯安裝opencv 4.1.1+contrib2. 準備訓練環境3. 制作自己的數據集4. 預訓練權重和配置文件5. 創建訓練配置文件6. 訓練7. 測試8. tensorrt運行8.1. 修改配置文件及復制權重文件8.2. 修改sample_detector.cpp8.3. 編譯及運行

模型部署與實施后，需要定期對模型的表現情況進行監控，由于開發的評分卡是基于特定時間的樣本，隨著產品政策和外部環境的改變，可能導致樣本分布發生過大變化，導致模型預測準確性和穩定性降低。 常規上，我們可以通過計算模型穩定性指