回复：JeffDing 发表于 2021-5-18 11:46 新目标需要重新标注数据，重新训练感谢回复。我后续将进行研究如何能这种快速识别新物体。

回复：咔吧咔吧 发表于 2021-5-20 10:13 目标分割：把目标对应的部分分割出来。目标检测：检测到图片当中的目标的具体位置 目标识别：即是在所有的给定数据中，分类出哪一些sample是目标，哪一些我看一下。感谢回复！

回复：咔吧咔吧 发表于 2021-5-20 10:05 modelarts每个模型的部署是需要另起一个服务器的。了解！

回复：运气男孩 发表于 2021-5-20 01:20 理论来说是没有限制的，种类多，训练时间时间自然会长，您可以尝试更高规格的GPU进行训练，识别率与物体检测的框选是否准确有一定关系感谢回复！

对方的方案已经落地，我实际操作过，而且已经运行1年以上的时间。立即，我实际操作过是完全不用等待的，如果非得说个时间，我认为在3秒内，所以我推断它在增加新物品时根本没有“训练”这个过程。我猜测，应该是在模型中增加对新物品做了特殊标记处理，也就是在对新物品进行10次拍照标注时，模型能够知道这是新加的物品，然后对这个新加的物品采取不同的识别方式，如：通过分割把新物品提取出来，然后进行简单地图像分类处理，也就是说添加的新物品根本不需要重新训练。（因为，方案要求新添加的物品不超过20种，超过的话就识别不准确）针对这种对象不多的识别，如对10种水果的识别，我曾想过，不用AI方式就可以识别出来，如用OpenCV直接分析图片中的特征（形状、颜色、梯度变化等）。

 我看到别人做的方案，对于新加的物品，只须简单地提交10个标注信息后，就能立即识别出来。如果有“训练”这一过程，显然是做不到立即“训练”、立即更新“模型”来达到立即识别。是不是有什么其它的方案进行叠加，或是组合，从而达到立即这个效果。

了解了。为什么与官方的说明不一样呢？https://gin-gonic.com/docs/quickstart/InstallationTo install Gin package, you need to install Go and set your Go workspace first.Download and install it:$ go get -u github.com/gin-gonic/gin

那G26-A的测试，我额外找一个SIM卡就行吗？支持4G的SIM卡吗（向一兼容2G）？

那就是在这个界面不需要管它，可以直接进行后续开发测试了。

我想学习一下。