机器视觉训练流程

机器视觉训练流程通常包括以下几个步骤：首先，收集和准备数据集，这可能涉及到图像或视频的采集、标注和清洗。然后，选择并配置适合任务的模型架构，如卷积神经网络（CNN）。接下来，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便在训练过程中进行模型评估和调优。在训练阶段，使用训练集对模型进行迭代优化，同时监控验证集上的性能以防止过拟合。最后，在测试集上评估模型的泛化能力，并根据需要进行调整和改进。整个流程可能需要多次迭代和调整，以达到最佳性能。