背景/目标
此帖子用于规范AI培训实践项目–道路塌陷检测–相关实验进度帖子，致力于使AI实践项目进度可控，方便不同小组之间的交流
项目信息
- 项目名称：道路塌陷检测
- 定义： 对道路上的坍塌、塌陷、破损等进行检测
- 真实价值：应用于真实道路场景，提升道路安全
- 相关介绍链接：AIS-道路塌陷检测项目
小组成员
@王建雄 (负责：需求及指导）
@董丽瑶 (负责：研发）
@李俊飞 (负责：研发）
项目现状
- 已有数据集：
训练集：
s3://qlm-share/algo-mass/xiongyan/badroad/20210114/split/bmk_v4.0/train_17k.odgt
测试集：
s3://qlm-share/algo-mass/xiongyan/badroad/20210114/split/bmk_v4.0/test_6k.odgt
- 熟悉AIS平台及相关工具的使用
需要重点考虑问题
- AIS平台尚未跑通过完整流程，有可能会在实践过程中产生未知问题
- 如何提高模型训练点数
- 如何根据评测模型功能提供的数据，分析出badcase优化方案
目标
- 对道路上的坍塌、塌陷、破损等进行检测，最终模型部署算法仓，并支持单张图片的推理，持续优化并达到预期点数
- 使用AIS平台跑通完整流程
- 发现平台问题并提供相关建议
研究计划细化目标
熟悉相关平台及工具(1周) 2021年5月10日 → 2021年5月16日
首轮试验跑通流程(1周) 2021年5月17日 → 2021年5月23日
模型评测分析 (含优化，2周) 2021年5月24日 → 2021年6月6日
二轮试验 (含优化，1周) 2021年6月7日 → 2021年6月13日
模型评测分析 (含优化，2周) 2021年6月14日 → 2021年6月27日
模型部署及交付(1周) 2021年6月28日 → 2020年7月4日
评价指标/结果 （待细化）
- 最终模型与已有模型进行对比，达到预期点数
- 根据平台提供的模型评测数据，提供相关优化建议
- 发现AIS平台问题，并提供建议