如何創(chuàng)建有效的ML驅(qū)動像素分類器？

提供對象的多樣性示例-小而大，明亮和暗淡，圓形和奇形怪狀的對象-您捕捉的變化越多，算法就越能理解您的對象

預(yù)覽，預(yù)覽，預(yù)覽-很難預(yù)測您的示例將如何改變模型，因此經(jīng)常預(yù)覽以確保培訓朝著正確的方向進行

保存您的像素訓練文件-這將使您能夠在項目/成像設(shè)置發(fā)生變化時調(diào)整模型