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Entraînement d'un modèle de reconnaissance ML-Recog v1.0.0

Utilisez cette ressource pour entraîner un modèle TAO de reconnaissance par embeddings avec pertes triplet ou contrastives

Nouveau

  • 441 téléchargements
  • 218 mentions J'aime
  • 221 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install metric-learning-embedding-training

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent rédige les spécifications d'entraînement et d'évaluation à partir des surcharges typiques, vérifie les exigences du jeu, puis mène l'entraînement jusqu'à l'export et l'inférence. La skill vise la reconnaissance fine, par exemple de produits de vente au détail. Vous obtenez des embeddings utilisables pour la recherche par similarité.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Entraînement d'un modèle de reconnaissance ML-Recog »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • references/spec_template_train.yaml : spécification d'entraînement
  • references/spec_template_evaluate.yaml : spécification d'évaluation
  • references/skill_info.yaml : informations sur la skill

Pour qui

  • Vous identifiez des produits par comparaison à une base de référence
  • Vous voulez un modèle de recherche par similarité plutôt qu'une liste fixe de classes

Pas pour qui

    Étiquettes

    • apprentissage de métrique
    • embeddings
    • TAO
    • reconnaissance

    À propos

    Vous dites

    « Entraîne un modèle ml-recog sur mes photos de référence de produits et exporte le modèle. »

    Carte de la skill « Entraînement d'un modèle de reconnaissance ML-Recog »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de entraîner un modèle TAO de reconnaissance par embeddings avec pertes triplet ou contrastives
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md7,2 Ko
    • config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
    • evals/evals.json0,9 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/skill_info.yaml4,9 Ko
    • references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,2 Ko
    • references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,6 Ko
    • references/spec_template_deploy_inference.yaml0,3 Ko
    • references/spec_template_evaluate.yaml1,9 Ko
    • references/spec_template_export.yaml1,8 Ko
    • references/spec_template_gen_trt_engine.yaml2,1 Ko
    • references/spec_template_inference.yaml1,9 Ko
    • references/spec_template_train.yaml1,7 Ko
    • references/tao-deploy-metric-learning-recognition.md6 Ko
    • references/tao-deploy-metric-learning-recognition.skill_info.yaml4,1 Ko
    • schemas/evaluate.schema.json36,7 Ko
    • schemas/export.schema.json35,8 Ko
    • schemas/gen_trt_engine.schema.json42,2 Ko
    • schemas/inference.schema.json37,1 Ko
    • schemas/manifest.json10,7 Ko
    • schemas/train.schema.json33,6 Ko
    • skill-card.md4,2 Ko
    • SKILL.md11,5 Ko
    • skill.oms.sig9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-metric-learning-recognition
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-train-metric-learning-recognition » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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