YOLOX手把手实操：火星/月球陨石坑的数量统计

原创 已于 2022-04-12 16:30:29 修改 · 8.2k 阅读 · 6 ·
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#目标检测 #人工智能 #ai #深度学习 #算法

于 2022-04-12 16:29:34 首次发布
本文介绍了利用CooVally平台进行火星/月球陨石坑数量统计的AI实验训练。通过该平台，可以高效筛选和训练模型，达到0.757的mAP成绩。实验中，陨石坑被详细标注，数据集经过分析，设置好训练参数后，平台自动进行训练。最终结果显示，训练过程有效且结果理想，体现了CooVally在AI模型筛选和训练上的便捷性。

探索太空一直是人类乐此不疲的活动，随着科技的发展，人们对月球和火星愈发好奇。而在各种太空探索任务中，有效探测陨石坑具有至关重要的意义。

陨石坑是行星、卫星、小行星或其它天体表面通过陨石撞击而形成的环形凹坑。随着陨石颗粒大小撞击到火星/月球表面时，会撞击出不同大小的陨石坑宽度。

目前，关于陨石坑相关的数据集比较少，此次，运用了CooVally平台对火星/月球陨石坑的数量统计进行一次实验训练，最终mPA达到了0.757。

CooVally|快速筛选可用AI模型icon-default.png?t=M276https://coovally.com/

下图是我们此次实验采用的数据样本集：

接下来来看一看标签的详情，各个大小不同的陨石坑都被详细的标注上了。

选择需要训练的标签，进行数据分析，设置好训练时的模型配置。迭代次数、实验次数以及并发次数根据自己需求选择即可。<

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