ModelArts教学案例：物体识别 -- 体验心得
【摘要】 整体上物体识别相关的教学案例做到了简单易懂，从算法原理介绍，数据导入，数据标注，模型训练（含预置模型和NOTEBOOK开发工具上建模），模型部署及模型应用。通过案例教学可以了解并体验ModelArts上的AI应用的一整套开发流程，能充分表现出ModelArts的特点和优势。 下面根据自己实践案例的体会提出以下几点建议：物体检测案例的数据集较小(500+张图片）从OBS上同步数据...
整体上物体识别相关的教学案例做到了简单易懂，从算法原理介绍，数据导入，数据标注，模型训练（含预置模型和NOTEBOOK开发工具上建模），模型部署及模型应用。通过案例教学可以了解并体验ModelArts上的AI应用的一整套开发流程，能充分表现出ModelArts的特点和优势。
下面根据自己实践案例的体会提出以下几点建议：
物体检测案例的数据集较小(500+张图片）
从OBS上同步数据源出现失败，无法同步，原因不明
训练设置的参数（含超参）较多，在设置的过程中没用较为详细的说明，不利于新用户上手使用
日志查看模块需要增加相应的搜索查询功能，方便用户查看日志中的关键信息
模型预测的结果是直接以JSON的形势显示的，可以优化为更直观的可视化显示
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