Entraîner votre modèle de détection d’objet et le publier

Dans cette section, vous apprendrez à vérifier vos données puis à entraîner, tester et publier votre modèle.

1. Sur l’écran Entraîner votre modèle, vérifiez que vous disposez des noms et du nombre d’images corrects.
2. Si les données sont toutes correctes, sélectionnez Entraîner pour démarrer la formation de votre modèle de détection d’objet.

Tester rapidement votre modèle

Une fois votre modèle entraîné, vous pouvez le voir en action dans sa page de détails. Pour plus d’informations, voir : Gérer votre modèle dans AI Builder

1. Dans la page des détails du modèle, sélectionnez Test rapide dans la section Dernière version entraînée.

2. Chargez une image qui contient vos objets pour tester votre modèle.

3. Votre modèle sera appliqué à l’image que vous avez chargée. Cette étape peut prendre quelques minutes.

4. Une fois votre modèle exécuté, les rectangles trouvés seront dessinés directement sur l’image.

   

Comment interpréter le score de performance de votre modèle

Si vous testez rapidement votre modèle après sa formation, un score de performance apparaît sur sa page de détails. Ce score de performance indique les performances du modèle sur les images que vous avez chargées. Ce score n’indique pas les performances de vos futures images, car elles n’ont pas encore été vues.

Si vous chargez moins de 50 images pour une étiquette, vous obtiendrez probablement un score élevé, pouvant atteindre 100pourcent. Cela ne signifie pas que votre modèle est parfait. Cela signifie que votre modèle n’a fait aucune erreur sur un sous-ensemble des images fournies, appelé l’ensemble de tests. Plus l’ensemble de formation est petit, plus l’ensemble de test est petit, etc. et plus il est probable que votre modèle soit correct lorsque le score de performance est calculé.

Les scores de performances du modèle sont plus fiables lorsque vous avez plus de 50 images par étiquette et que ces scores restent stables même si vous modifiez l’ensemble d’entraînement.

Publier votre modèle de détection d’objet

Ensuite, vous pouvez exécuter plus de tests avec d’autres images. Si vous êtes satisfait des résultats, vous pouvez publier votre modèle pour l’utiliser dans Power Apps ou Power Automate.

Limites

Informations associées

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