[更新]基于 LAYA 本地开源决策模型,更新决策模型训练工作台 新功能:新增决策模型训练和目标检测训练 用途: 水果采摘、杂草灭除、害虫监测、钢管质检、纺织物质检 决策模型训练(「开源版 JEV 」): 用任意 Hugging Face 编码器新建一个 Laya 格式的决策模型,或者在官方 Laya 权重上微调;用自己的数据训练、评估,然后设为默认模型。训练出来的模型由本项目自己的服务端提供,接口仍然是 /v1/systemone ,文本判定页、视觉检测的 pipeline 、第三方程序都可以直接用。4 GB 显存的显卡就能训练小模型,没有显卡也能用 CPU 训练。 目标检测训练: 在原有「分割 + 小分类器」之外,用 torchvision 训练能在一张图里框出每个目标的检测模型( SSDLite / Faster R-CNN ),并作为检测方案 pipeline 里的一步使用。 项目地址: https://github.com/uu889/laya-opencv


  • 情报分类:硬件与数码
  • 分类依据:内容涉及硬件、数码产品或通信卡
  • 信息来源:服务器 / V2EX
  • 发布时间:2026/10/8 10:18:35