Notebook交互式完成目标检测任务
摘要：本文将介绍一种在Notebook中进行算法开发的新方式，新手也能够快速训练自己的模型。
目标检测是计算机视觉中非常常用且基础的任务，但是由于目标检测任务的复杂性，往往令新手望而却步。本文将介绍一种在Notebook中进行算法开发的新方式，新手也能够快速训练自己的模型。
通过本文，你将能够体验到：
- 在notebook中通过鼠标就能够进行图片和视频的交互式推理
- 通过参数化及交互式的开发方式一步步搭建训练自己的检测模型
图片交互推理
视频实时交互推理
codelab免费在线体验
地址：//developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=5a53fdd5-e820-4691-85c2-39ebee89b475&ticket=ST-8750692-KWZvCSAOChlnsdUxFoKJsF6g-sso&ticket=ST-8836310-VQylFnGhhhper6U324s1zmUU-sso&locale=zh-cn
点击Run in ModelArts能够直接将notebook加载进codehub中，改案例需要使用GPU运行环境，可以选择免费规格进行体验。
选择Kernel为PyTorch-1.8，此时就可以根据Notebook内容按照顺序执行cell即可。
注意：
1、样例中需要通过鼠标选择预训练模型路径、数据集图片路径、视频路径等。
2、视频可以使用demo样例./algorithms/mmdetetcion/algorithm/demo/demo.mp4
此Notebook样例依次介绍了如何通过算法套件sdk构建数据集DataBlock、算法模型Model以及优化器Learner，并且将通过交互式的方式进行推理和验证，你也可以导入自己的数据集，上手体验这一新颖的开发方式。
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