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如何开始一个新的深度学习项目

如何开始一个新的深度学习项目

作者: Cat丹 | 来源:发表于2021-01-24 18:52 被阅读0次

    入行几年,做过不少视觉项目,分类、检测、分割、关键点定位,传说中的三大浪漫全都齐全了。从起初的摸索到慢慢总结出系统的流程,也算是所谓的在实践中学习吧。
    通常来说,一个深度学习项目从立项到落地需要经历以下步骤。

    需求分析和验收指标制定

    需求分析

    • 用于服务器端还是移动端
    • 对准确度和延迟的要求如何
    • 模型大小有无限制
    • 内存峰值

    验收指标制定

    客观指标

    • 模型精度,比如分类的准确度、检测的mAP、分割的IoU、关键点的MSE等
    • 模型大小
    • 速度
    • 内存峰值

    主观指标

    • 比如关键点的稳定性
    • 分割的可接受度和GAN的生成图片质量
      主观指标一般通过多人全部或随机打分来实现。通常可以采用5分制。3分为可用,4分为较好,5分为优秀。

    技术选型

    • 调研主流算法
    • 评估开源代码是否可用
      • 可用
      • 可改进
      • 不可用:评估自己从头实现的难度

    数据准备

    • 公开数据集
    • 自己标注
    • 数据清洗

    代码编写和模型训

    • 代码编写:可视化,确保代码的正确性
    • 训练加速:数据预加载、GPU预处理
    • 开始炼丹,迭代优化:超参数设置、数据增广、损失函数

    模型部署

    • 服务器端
    • 移动端

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