如何用EasyDL专业版实现货架层数识别模型优化

但由于数据规模发生了改变，平台自动随机切分产生的验证集存在不一致的现象，因此无法用训练中的评估指标来客观评价两个模型的性能。针对这个问题，我们可以采用平台提供的独立评测集功能来客观评价单个模型的性能，进而对比两个模型的性能。

独立标注27张数据作为评测集，上传训练模型后，可以发现经过智能标注扩大数据规模后，效果从0.884提升到0.909，效果对比如图6。

(1) 97张数据集在评测集上效果

(2) 400张数据集在评测集上效果

图6. 智能标注效果对比

3)从增加实际场景数据角度出发，专业版开发了数据闭环能力，帮助用户实现实际场景数据优化模型的数据流闭环，可以进一步提升模型的泛化能力。

针对Faster R-CNN效果优化总结如下表3，单模型效果提升超过9%，模型效果有显著提升。

表3. Faster R-CNN效果优化

通过以上一系列的效果优化机制的尝试，用户就可以使用EasyDL专业版轻松提升模型效果。

EasyDL可为各行业有AI模型开发需求的企业及开发者，提供从数据管理与标注、模型训练、服务部署的全流程支持，模型训练效果好、训练效率高，并且有完善安全的数据服务，支持端、云、软硬一体等多种灵活的部署方式。目前，EasyDL已拥有包括专业版、零售版和经典版在内的三款产品，面向不同人群、不同需求，提供高效进行AI模型开发部署的平台产品。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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