Training
Beim Training wird ein vortrainierter Klassifikator auf dem zuvor gelabelten Bilddatensatz trainiert. Mit jeder Iteration über den Trainingsdatensatz versucht das Modell, seine Vorhersagen auf den Validierungsdatensatz zu verbessern. Basierend auf dem Ergebnis werden die Gewichte innerhalb des neuronalen Netzes angepasst, um das Ergebnis der nächsten Iteration zu verbessern.
Im Deep Learning Tool können die Benutzer alle wichtigen Parameter auf der Trainingsseite einstellen. Nach der Auswahl eines Datensplits kann das Training gestartet werden und der Fortschritt und die Leistung werden visualisiert.
Aktuell wird das Training für folgende Deep-Learning-Methoden unterstützt:
- Klassifikation (Video)
- Global Context Anomaly Detection
- Objekterkennung
- Instanzsegmentierung
- Semantische Segmentierung