文章主旨：

本文详细讲解了如何通过Dify智能体开发平台实现目标检测小模型从训练到实际业务落地的全流程。

关键要点：

• 目标检测需要明确业务需求，本文案例为识别图片中“黄鹤楼”和“万宝路”盒子的数量。
• 模型训练流程包括数据录入、样本生成、目标位置标注，并通过Dify平台完成模型训练。
• 智能体搭建通过两个核心HTTP节点实现图片上传与模型调用，并结合LLM节点进行结果汇总。
• 实际效果展示包括识别目标物品、处理多目标图片以及未包含目标的图片，均验证了模型的准确性。
• 现实场景中，确保模型鲁棒性和准确性需要海量、多样化的训练数据。

内容结构：

前言：

本文基于Dify智能体开发平台，讲解目标检测小模型的全流程操作，假设读者对Dify和小南瓜开发平台已有基本了解。

一、业务需求：

案例需求为开发一个智能体，能够识别图片中“黄鹤楼”和“万宝路”盒子的数量。

二、模型训练：

• 配置表单和数据列表，用于数据录入和查看。
• 上传样本图片，通过系统自动生成训练图片，随机生成了100张。
• 标注目标物品的位置信息，包括X轴起点、Y轴起点和宽度。
• 录入数据后点击训练按钮，系统耗时10分钟完成模型训练，生成模型地址。

三、搭建Dify智能体：

• 使用两个核心HTTP节点实现图片上传和目标检测模型调用。
• 通过LLM节点汇总检测结果，根据目标检测到的物品名称和数量进行反馈。

四、展示效果：

• 发布智能体后，测试不同图片的检测效果。
• 验证模型的准确性，包括检测多目标图片以及未含目标的图片。

总结：

应用目标检测技术于现实场景比理想数据集更复杂，需要海量、多样化训练数据以增强模型对真实世界的适应性。

文章总结：

本文提供了一套完整的目标检测模型训练及应用流程，强调真实场景中数据质量与多样性的重要性，适合开发者参考实践。

不完全指南：通过可观察性实现CI/CD的高可用性

了解更多

小南瓜开发平台

查看原文：【实战】基于Dify智能体开发平台开发一个目标检测智能体

文章来源：

小南瓜开发平台

扫码关注公众号