图像分类常见问题
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          图像分类常见问题

          数据相关问题

          需要上传多少张图片才能训练出效果较好的模型?

          • 每个分类至少需要准备20张以上。如果想要较好的效果,建议每个分类准备不少于100张图片。

          上传图片的总量有限制吗?

          • 每个账号下所有数据集的图片总数不能超过10万张。

          训练相关问题

          数据处理失败或者状态异常怎么办?

          • 如是是图像分类模型上传处理失败,请先检查已上传的分类命名是否正确,是否存在中文命名、或者增加了空格;然后检查下数据图片量是否超过上限(10万张);再检查图片中是否有损坏。如果自查没有发现问题,请在百度智能云控制台内提交工单反馈

          模型训练失败怎么办?

          • 如果遇到模型训练失败的情况,请在百度智能云控制台内提交工单反馈

          已经上线的模型还可以继续优化吗?

          • 已经上线的模型依然可以持续优化,操作上还是按照标准流程在训练模型中-选择要优化的模型和数据完成训练,然后在模型列表中更新线上服务,完成模型的优化

          点击我的模型列表——找到新训练好的模型版本——点击申请发布

          在出来的弹窗中点击确定

          模型效果相关问题

          物体检测模型如何正确标注?

          • 所有图片中出现的目标物体都需要被框出(框可以重叠)
          • 框应包含整个物体,且尽可能不要包含多余的背景
          • 如果图片中存在很多相同标签的目标物体,可以使用右侧的锁定按钮。锁定标签后,只需要在左侧框选目标物体即可,不用再重复选择标签

          如何通过「完整评估结果」里的错误示例优化模型?

          • 错误示例中,左侧是正确的结果,右侧是模型的识别结果
          • 观察模型识别有误的图片有哪些共同点,并有针对性地补充训练数据。比如:当图片比较亮的时候模型都能识别正确,但比较暗的时候模型就识别错了。这时就需要补充比较暗的图片作为训练数据

          我的数据有限,如何优化效果?

          • 先申请发布模型,并备注说明希望通过云服务数据管理功能,将实际调用云服务识别的图片加入训练集,不断迭代模型

          实际调用服务时模型效果变差?

          • 训练图片和实际场景要识别的图片拍摄环境应一致,举例:如果实际要识别的图片是摄像头俯拍的,那训练图片就不能用网上下载的目标正面图片
          • 每个标签的图片需要覆盖实际场景里面的可能性,如拍照角度、光线明暗的变化,训练集覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强
          • 如果使用的是云服务,可以开通云服务数据管理功能,将实际调用云服务识别的图片加入训练集,不断迭代模型

          **如果训练数据已经达到以上要求,且单个分类/标签的图片量超过200张以上,效果仍然不佳,请在百度智能云控制台内提交工单反馈

          模型上线相关问题

          希望加急上线怎么处理?

          每个账号可以上线几个模型?是否可以删除已上线的模型?

          • 每个账号最多申请发布十个模型,已上线模型无法删除

          申请发布模型审核不通过都是什么原因?

          • 可能原因有,1、经过电话沟通当前模型存在一些问题或者不再使用,如训练数据异常、数据量不够、不想再继续使用等原因,沟通达成一致拒绝。2、电话未接通且模型效果较差,会直接拒绝。如果需要申诉,请在百度智能云控制台内提交工单反馈

          模型部署相关问题

          线上的部署方式支不支持我的硬件?

          部署类型 支持的硬件示例
          通用ARM 绝大多数安卓、苹果手机;瑞芯微RK32、RK32、RK35系列、树莓派等开发板
          英特尔神经计算棒 NCS 1代、NCS 2代
          海思NNIE Hi3559AV100/Hi3559CV100等
          华为昇腾Atlas开发板 Atlas200计算盒、Atlas300 计算卡
          比特大陆SE计算盒 Bitmain SE5
          通用x86CPU 绝大多数英特尔和AMD CPU
          通用x86CPU加速版 英特尔志强、酷睿、凌动系列CPU
          高通骁龙 骁龙660以后芯片的手机
          华为NPU mate10,mate10pro,P20,mate20,荣耀v20等
          华为达芬奇NPU mate30,p40,nova6,荣耀v30等
          英伟达GPU 消费级显卡GeForce系列、RTX系列、TITAN,专业显卡Quadro、Tesla系列
          英伟达Jetson TX2、Nano、Xavier、Xavier NX
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