AI大模型识别奥特曼主要有以下几个步骤：

1. 不同的奥特曼的图片收集

2. 根据数据集训练大模型

3. 采用语音分割模型，做奥特曼分割

4. 每一个分割的奥特曼图片做目标分类检测

5. 将数据还原到图片上

一.奥特曼的图片收集

为了收集图片，写了一个爬虫程序去百度上抓奥特曼的图片

我抓取了艾克斯，迪迦，格罗布，杰克，赛文，泰罗六种奥特曼，每种奥特曼100-200张图片，作为数据集，用于模型训练

把所有图片分类存放，成这样

二.训练识别奥特曼的大模型

数据集划分

写一个代码，将所有的数据集图片，按照9:1的比例，划分训练集图片和验证集图片

预训练模型

我采用resnet50构架做大模型训练，只保存最好的权重模型

至此，已经拿到了.pth的模型文件以及对应的奥特曼分类文件class.txt

三.开始奥特曼的图片识别

人体识别

我们拿到的图片，可能不只有一个奥特曼，所以需要找出每一个奥特曼，为了方便我直接使用现有的fasterrcnn_resnet50_fpn模型

调用自己训练的奥特曼模型，做奥特曼识别

最后，用一个main文件整合流程

看下最后的效果

我们检测的图片

检测后的图片