创建对象识别系统涉及三个主要阶段：数据准备、模型选择/训练和部署。首先，收集并预处理与您的用例相关的数据集。例如，如果要构建一个识别车辆的系统，请从 COCO 数据集或自定义摄像头捕获等来源收集汽车、卡车和摩托车的图像。通过删除损坏的文件并使用 LabelImg 或 CVAT 等工具用边界框或分割掩码标记对象来清理数据。将数据集分为训练集（70%）、验证集（20%）和测试集（10%），以避免在评估期间过度拟合。旋转、翻转或颜色抖动等数据增强技术可以提高泛化能力。
接下来，选择一个模型架构并对其进行训练。YOLO、Faster R-CNN 或 EfficientDet 等卷积神经网络 (CNN) 是常见的选择。对于实时应用，最好选择 MobileNet 或 YOLOv8 等轻量级模型，而高精度场景可能使用 ResNet 或 Vision Transformers。使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架实现模型，并通过从预训练模型（例如，ImageNet）初始化权重来利用迁移学习。在训练期间，监控平均精度均值 (mAP) 等指标，并调整学习率（例如，从 0.001 开始）和批大小（例如，32）等超参数。如果验证损失趋于稳定，则使用提前停止等技术停止训练。例如，在车辆数据上训练 ResNet-50 模型可能需要在 GPU 上进行 50 个 epoch，在测试集上实现 85% 的 mAP。
最后，部署模型并维护它。将训练后的模型转换为 ONNX 或 TensorRT 等优化格式，以实现更快的推理。使用 API（例如，用于 Web 的 Flask）或边缘设备（例如，用于嵌入式系统的 Jetson Nano）将其集成到应用程序中。例如，在智能手机上部署 TensorFlow Lite 模型，以通过摄像头实时识别对象。使用推理速度（例如，30 FPS）和准确性漂移等指标持续监控性能。定期使用新数据重新训练模型，以适应变化，例如，如果电动汽车变得更加普遍，则识别电动汽车。MLflow 或 AWS SageMaker 等工具可以自动执行版本控制和重新训练管道。解决边缘情况——例如，通过将遮挡场景添加到训练数据来提高对被遮挡车辆的识别。