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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（下）
- ＊實際案例操作：SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數(shù)據(jù)集預(yù)處理 如果手上沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集可供測試，可以參考官網(wǎng)[6]的說明下載需要的公開數(shù)據(jù)集及標(biāo)注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數(shù)據(jù)集舉例說明。點選網(wǎng)頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（中）
- ＊DL Workbench工作流程在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便后面理解實際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經(jīng)介紹過，除了可直接一步一步安裝在計算機(jī)上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
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不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（上）
- 看過或玩過「神奇寶貝（寶可夢）」的朋友都知道，訓(xùn)練家們要根據(jù)怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)，再挑選合適的對象及不斷的對戰(zhàn)磨煉才能有好的戰(zhàn)斗表現(xiàn)。同樣地，AI模型訓(xùn)練師也是如此，依據(jù)不同的應(yīng)用場景（圖像分類、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復(fù)調(diào)整合適的超參數(shù)，如此才能有好的成果。由于這樣的調(diào)參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統(tǒng)上只靠一堆數(shù)字報表來分析調(diào)整方向，所以非常仰賴專業(yè)工程師的能力才能完成。因此Intel Op
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圖形化接口工具介紹
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