Notebook交互式完成目標檢測任務
摘要：本文將介紹一種在Notebook中進行算法開發的新方式，新手也能夠快速訓練自己的模型。
目標檢測是計算機視覺中非常常用且基礎的任務，但是由於目標檢測任務的複雜性，往往令新手望而卻步。本文將介紹一種在Notebook中進行算法開發的新方式，新手也能夠快速訓練自己的模型。
通過本文，你將能夠體驗到：
- 在notebook中通過鼠標就能夠進行圖片和視頻的交互式推理
- 通過參數化及交互式的開發方式一步步搭建訓練自己的檢測模型
圖片交互推理
視頻實時交互推理
codelab免費在線體驗
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
點擊Run in ModelArts能夠直接將notebook加載進codehub中，改案例需要使用GPU運行環境，可以選擇免費規格進行體驗。
選擇Kernel為PyTorch-1.8，此時就可以根據Notebook內容按照順序執行cell即可。
注意：
1、樣例中需要通過鼠標選擇預訓練模型路徑、數據集圖片路徑、視頻路徑等。
2、視頻可以使用demo樣例./algorithms/mmdetetcion/algorithm/demo/demo.mp4
此Notebook樣例依次介紹了如何通過算法套件sdk構建數據集DataBlock、算法模型Model以及優化器Learner，並且將通過交互式的方式進行推理和驗證，你也可以導入自己的數據集，上手體驗這一新穎的開發方式。
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