如何监控生产中的对象检测模型？

Question

我有一个疑问，能不能有人告诉我如何在生产中监控对象检测模型，相关文章会有帮助。

我已经使用FasterRCNN构建了PyTorch，我正在将我的模型转移到生产中，我想知道哪个统计数据以及我们考虑的哪个参数来监视模型或重新训练模型。

在此之前，我已经将回归模型转化为生产模型，并使用统计测试来监测数据漂移和模型漂移。

有人能告诉我如何监控对象检测模型吗？

提前感谢

Answer 1

在技术术语中，我们将其称为异常检测或异常检测.使用图像的引用数据集，您可以对所有新图像执行持续监视，以了解哪些图像与培训数据相似，哪些图像看起来异常。

准确地知道您的模型何时不会推广到新的设置是非常重要的。例如，如果你的目标检测模型主要是在天气好和光线好的情况下从室外拍摄的图像上训练的话，那么在雨天和黑暗条件下，它可能会表现不佳。您需要一个数据漂移检测工具，可以自动检测这些不同的图像是否开始进来。