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Masterclass · Kapitel 22

Eigene NOVA-Bildskills

Von STL-10 zu deinen eigenen Trainingsdaten

Du verstehst, warum STL-10 nur Schulmaterial ist und wie NOVA spÀter eigene Bildskills aus deinen Daten lernen kann.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 2 von 5Kapitel 22

22.2 Ordnerstruktur als Labelsystem

Gehe zu Abschnitt 1: STL-10 ist nur der AnfangGehe zu Abschnitt 2: Ordnerstruktur als LabelsystemGehe zu Abschnitt 3: Balancierte DatenGehe zu Abschnitt 4: Clustering als VorsortierungGehe zu Abschnitt 5: Was ein fertiger NOVA-Bildskill speichert

Ordnerstruktur als Labelsystem

Die einfachste robuste Form von Labels sind Klassenordner.

Der Ordnername ist das Label. Alle Bilder im Ordner gehören zu dieser Klasse.

Dadurch brauchst du keine separate CSV-Datei, um die erste Version zu bauen.

Mathematischer Kern
Ordnername → Klassenlabel
Datei → Trainingsbeispiel
Skill → eigener Checkpoint
Custom Dataset Struktur
backend/data/nova/skills/vision/animals/dataset/dog/*.jpg
backend/data/nova/skills/vision/animals/dataset/cat/*.jpg
backend/data/nova/skills/vision/animals/dataset/horse/*.jpg
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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schÀtzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-LÀufe bisher ungefÀhr verbraucht haben.

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