模型案例之绵羊检测模型

 

导读   

2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力，为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时，人工智能技术正在进入各种应用领域，在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。

柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件，与全球创客爱好者共建“模型仓”，通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能技术！

本期介绍：

模型评估（Evaluation）

 

深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。模型通过大量数据的学习和训练，能够自动提取数据中的特征，并基于这些特征进行预测和分类。如何准确评估这些模型的性能，确保它们在实际应用中能够表现出色，就需要依赖于模型评估这一关键环节。

模型评估

模型评估（Evaluation）是指对训练完成的模型进行性能分析和测试的过程，以确定模型在新数据上的表现如何。

在模型评估中，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

训练集（Training Set）：用于模型学习的数据集，通过不断调整参数来最小化训练误差。

验证集（Validation Set）：在训练过程中用于评估模型性能，以选择最佳参数和避免过拟合的数据集。

测试集（Test Set）：模型训练完成后，用于评估模型泛化能力的独立数据集。

为什么需要模型评估？

衡量模型性能:通过评估模型在测试集或验证集上的性能指标,如准确率、召回率、F1得分等,可以了解模型的预测能力和泛化能力,判断模型是否满足预期需求。

比较不同模型: 模型评估可以帮助我们比较不同算法或超参数配置下训练的模型,选择最优的模型进行部署。

诊断模型问题:评估结果可以帮助我们识别模型存在的问题,如过拟合、欠拟合、类别不平衡等,从而针对性地优化模型。

监控模型性能:在模型投入实际使用后,持续的模型评估可以检测模型性能是否发生变化,及时发现并解决问题。

模型选择:在有多个可选模型的情况下,评估结果可以为最终选择最优模型提供依据。

评估指标

模型评估指标是用于量化模型在处理数据时表现的指标。它们帮助我们理解模型的性能、准确度和泛化能力，并且可以用于比较不同模型之间的优劣。

分类任务的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）等。

准确率（Accuracy）

定义：准确率是最直观也最常被提及的评估指标之一，它衡量的是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。

计算公式：准确率 = (真正例 + 真负例) / (真正例 + 假正例 + 真负例 + 假负例)

精确率（Precision）

定义：精确率是指模型预测为正例中真正是正例的比例，它反映了模型预测为正例的结果的可信度。

计算公式：精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)

召回率（Recall）

定义：召回率，也称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate），是指模型在所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的样本的比例。它反映了模型捕获正类样本的能力。

计算公式：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假负例)

F1分数（F1 Score）

定义：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，旨在综合两者的表现，提供一个平衡指标。

计算公式：F1分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

绵羊检测模型

该 AI 模型利用先进的 Swift yolo 算法，专注于绵羊识别，可以在实时视频流中准确检测和标记绵羊。它特别适用于 Seeed Studio Grove Vision AI （V2） 设备，提供高兼容性和稳定性。

应用场景

智慧牧场管理

- 数量统计：对牧场绵羊数量进行精准统计，避免人工遗漏或计算错误。

- 行为监测：监控绵羊的行为和活动轨迹，发现异常行为（比如长时间静止、生病状态等）。

- 位置追踪：实时定位绵羊位置，防止走失或逃逸，帮助大规模放牧管理。

- 疾病检测：结合图像或行为数据，识别生病或受伤的绵羊，及时进行干预。

生态保护与自然监测

- 野生种群保护：监测野生绵羊种群的分布及数量变化，为生态保护提供科学数据。

- 生态影响评估：统计绵羊活动对草场和生态环境的影响，优化自然资源管理。

- 物种迁徙监测：追踪野生绵羊的迁徙行为，研究群体生态模式。

草场资源管理

- 载畜量评估：通过检测绵羊数量和分布，分析草场的资源承载能力。

- 牧草分布规划：将绵羊检测与草场状况结合，优化放牧路线和资源利用，防止草地退化。

在Grove-VisionAIV2模块上部署此模型

1、打开SenseCraft AI平台，如果第一次使用请先注册一个会员账号，还可以设置语言为中文。

平台地址：https://sensecraft.seeed.cc/ai/#/model

2、在顶部单击【预训练模型】菜单，在公共AI模型列表7中找到【绵羊检测】模型，单击此模型图片，如下图所示。

3、进入【绵羊检测】模型介绍页面，单击右侧的“部署模型”按钮，如下图所示。

4、进入部署绵羊检测模型页面，按提示步骤先连接摄像头，再连接设备到电脑USB接口上，最后单击【连接设备】按钮，如下图所示。

5、弹出部署模型窗口，单击“确定”按钮，如下图所示。

6、弹出连接到串行端口窗口，选择端口号后单击“连接”按钮，如下图所示。

7、开始进行模型部署、固件下载、设备重启等过程，完成后在预览中即可看到当前摄像头视频内容，将摄像头对准绵羊的图片查看预测效果，如下图所示。

预测效果视频演示

Grove Al视觉模块 V2套装介绍

Grove Al视觉模块 V2

OV5647-62摄像头

Grove - Vision Al Module V2是一款拇指大小的人工智能视觉模块, 配备Himax WiseEye2 HX6538处理器, 该处理器采用 ArmCortex-M55双核架构。

它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。

有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。

Arm Ethos-U55 嵌入式神经网络处理器（NPU）

嵌入式神经网络处理器（NPU）是一种特别设计用于执行神经网络计算的高效率处理器。它主要基于数据驱动并行计算架构，特别擅长处理视频、图像等大量的多媒体数据。NPU模仿了生物神经网络的架构，与CPU、GPU相比，它能够通过更少的指令（一条或几条）完成神经元的处理，因此在深度学习的处理效率方面具有明显优势。

 

它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。

有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。 

主要硬件配置

- 板卡基于WiseEye2 HX6538处理器, 采用双核ARM Cortex-M55架构  。

- 配备集成Arm Ethos-U55微神经网络加速单元, 兼容的树莓派相机  

- 板载PDM麦克风, SD卡插槽, Type-C, Grove接口, 丰富的外设支持样机开发  。

- Seeed Studio XIAO的可扩展性, SenseCraft Al的现成AI模型用于无代码部署。 

- 支持各种有效的模型, 包括MobilenetV1、MobilenetV2、 Eficientnet-Lite、Yolov5和Yolov8。

写在最后

SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少，但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果，平台会逐渐增加模型仓的数量和分享有爱好者设计的模型仓原型，敬请关注！