《cool! autodistill帮你标注数据训练yolov8模型》学习笔记
《cool! autodistill帮你标注数据训练yolov8模型》
Summary
Autodistill是一个用于自动标注数据训练边缘模型的工具。
Highlights
- 💡 Autodistill由Robotflow推出，用于训练建立部署计算机视觉模型。
- 💻 通过使用大模型自动标注和训练小模型，可以在边缘设备上部署模型。
- 🚀 Autodistill可以帮助训练yolov8模型，无需手动标注数据，而且速度较快。
- 📷 图片可以通过自动标注进行数据训练，并可以检测识别多种目标。
- ⚙️ Autodistill需要显存足够，且要安装相关软件包以进行训练。目前还需借助大模型，但未来自动标注技术会更强大。
Notes
假设：大模型足够强大，可以标注所需任务
Autodistill的有效性是基于一个假设的，也就是大模型足够强大，可以用来标注目标任务；
但是，如果大模型的知识并没有覆盖目标的垂类任务，那么前期的【自动标注】无法保证标注的有效性，那么最终生成的目标模型的效果也无法保证了；
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