一. DL模型落地步骤 一般情况下,一个DL任务落地的流程一般包含训练和部署两大部分,具体细分我认为可以分为以下几个步骤: 1. 明确任务目标:首先要明确我们最终要达到一个什么样的效果,假设我们的DL模型是一个函数y=f(x), 送入一张图片x后,模型需要吐出来一个什么样的y(基于此区分不同任务,如分类.检测或分割),然后这个y是否符合预期应该如何评价(评价指标,如recall或precision),eg.: 我们需要一个模型可以将街景图片中的行人数量统计出来.这个时候我们一般会有几个相对较优的