✍ در ادامه پروژه Real-Time Traffic Vision System، می‌خواهیم ببینیم یک مدل چگونه از مرحله آموزش به یک سیستم قابل استفاده تبدیل می‌شود.

در Pipeline این پروژه:
Problem Definition → Data → Annotation → Training → Evaluation → API → Application → Deployment → Monitoring

۱.بخش Problem Definition

تعریف دقیق مسئله، ورودی، خروجی، محدودیت‌های سرعت و سخت‌افزار.

۲.بخش Data

جمع‌آوری داده‌های متنوع و نماینده شرایط واقعی؛ شامل نور، زاویه دوربین، تراکم ترافیک و کیفیت تصویر.

۳.بخش Annotation & Preprocessing

تعیین Bounding Box و Class برای هر Object و بررسی کیفیت Labelها، تصاویر و Data Leakage.

۴.بخش Model Training

آموزش مدل Object Detection مانند YOLO و تنظیم Hyperparameterهایی مانند Learning Rate، Batch Size و Image Size.

۵.بخش Evaluation & Error Analysis

بررسی معیارهایی مانند:
Precision | Recall | IoU | mAP | FPS
و مهم‌تر از آن، شناسایی شرایطی که مدل در آن‌ها دچار خطا می‌شود؛ مانند Small Objects، Occlusion، Low-Light و Motion Blur.

۶.بخش Model Serving

تبدیل مدل به یک سرویس قابل استفاده:
Client → FastAPI → Model → Prediction

۷.بخش Application

اتصال مدل به یک رابط کاربری برای دریافت Image، Video یا Camera Stream و نمایش نتایج.

۸.بخش Deployment

استقرار سیستم روی Server، Cloud یا Edge Device و بررسی مواردی مانند Latency، Memory و Resource Usage.

۹.بخش Monitoring & Improvement

پس از Deployment پروژه تمام نمی‌شود:
Real-World Data → Monitoring → Error Analysis → Retraining → Redeployment

در نهایت، یک پروژه واقعی Computer Visionیک چرخه کامل از داده تا سیستم قابل استفاده است.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
https://eitaa.com/intellimage