0%

Лабораторная работа №1

ВАЖНОЕ

  1. Каждый участник отвечает за свои данные.
  2. Аннотация должна быть выполнена корректно и без пропусков.
  3. Собирайте датасет и ПАРАЛЛЕЛЬНО регистрируйтесь на платформе (Roboflow) и создавайте проект.
  4. Большинство ответов на вопросы есть в тексте лабы
  5. Если команда из 3-х, то 3-ий собирает датасет, а 2 начинают размечать размечают, потом меняются местами
Аннотация

1. Подготовка задачи и сбор данных

  1. Собраться в команду из 2-3 человек.
  2. КАЖДЫЙ определяет объект распознавания (на команду 2-3 объекта).
  3. Собрать 80 изображений объекта (в сумме 160-240 изображений).

2. Сбор и аннотация данных

  1. Регистрация на Roboflow (только 2-м участником, если команда из 3-х, то 3-ий ищет данные, а 2 размечают, потом меняются)
    1. Зарегистрироваться с помощью почты (желательно google)
    2. Подтвердить регистрацию по почте
    3. Зайти по ссылке из почты и войти в аккаунт
    4. Нажать на кнопку "Public plan" и "Continue"
    5. Нажать на кнопку "skip" (левый нижний угол) и "Create workspace"
    2. Аннотация
  2. Создание проекта
    1. Перейти на вкладку проекта
      2. Аннотация
    2. Нажать на кнопку "Continue with Public"
      3. Аннотация
    3. Нажать на кнопку "Use traditional model"
      4. Аннотация
    4. Перейти на вкладку добавления участника
      5. Аннотация
    5. Ввести почту участника и отправить запрос (1 участника)
      6. Аннотация
  3. Создать классы (имена объектов)
    1. Перейти на вкладку классов
      2. Аннотация
    2. Перечислить все классы через запятую на английском
      3. Аннотация
  4. Загрузить данные в проект (папки с изображениями)
    5. Аннотация Аннотация
  5. Аннотация изображений в roboflow bounding boxes
    1. Перейдите в режим аннотации
      2. Аннотация
    2. Отключите режим обучения
      3. Аннотация
    3. Если у вас в верхней панели 1/1 изображений перезайдите на страницу (с помощью кнопки в левом верхнем углу)
      4. Аннотация
    4. Переключайтесь в режим выделения с помощью клавиши B (или кнопка под цифрой 3)
    5. Выделяйте ваш объект, каждый в свой прямоугольник. Если объектов 7, то 7 прямоугольников
    6. Ставьте соответствующий класс объекту (контролируйте в списке под цифрой 1)
    7. Ctrl+вправо - следующая картинка или кнопки в панели сверху под цифрой 2
    8. Сохраните аннотацию и разбейте датасет на 3 части (ОБЯЗАТЕЛЬНО)
      9. Аннотация

3. Обучение модели

  1. Создание датасета
    1. Перейти на вкладку с созданием датасета
      2. Аннотация
    2. Нажать кнопки "Continue" и "Continue"
    3. Нажать кнопку "Create"
      4. Аннотация
  2. Запуск обучения модели (2 варианта)
    3. Обучение модели Обучение модели
  3. Обучить 2 модели (сначала YoloV11 потом Yolo26) и сравнить их
    4. Обучение модели
  4. Выберите свой датасет и начните обучение
  5. Перейдите во вкладку анализа обучения
    6. Обучение модели
  6. Проэкспериментировать с моделью на признак переобучения и галлюцинаций (найти фото не из датасета и протестировать)
    7. Обучение модели
  7. Описать 4 графика и критерии качества модели. Сделать вывод
    8. Обучение модели