常见问题
常见问题
价格常见问题
模型训练如何计费?
- EasyDL提供各个技术方向均提供免费训练的模式,如需使用更高级付费的资源,请开通付费后使用
图像分类、物体检测、图像分割API如何收费?调用量不够怎么办?
- 每个公有云API有累计10000点的免费调用额度,如需付费使用,请在控制台进行线上购买
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200万张。
智能标注功能目前已对图像分类、物体检测、图像分割模型开放,了解功能详情
以下为智能标注相关常见问题
“一键标注”和“立即训练”要如何选择?
- 当系统推荐“立即训练”,且系统预标注的框确实已非常精准时,可以不用标注剩余数据,直接开始模型训练。此时,仅用当前已标注图片训练的模型,与标注所有数据后训练的模型相比,效果几乎等同
- 如果系统预标注的框还有些不精准,可以启动一键标注,人工确认系统标注的标注框后,再开始训练
选择了“立即训练”之后是否还可以“一键标注”?
- 选择“立即训练”之后,系统默认为您结束此次智能标注
-
再次启动智能标注后,您可以通过以下方式进行一键标注:
- 根据系统提示,进入一键标注
- 查看系统对“未标注[优先]”图片的预标注,点击“满意预标注结果”后,进入一键标注
智能标注结束后,又往数据集上传了新图片,是否可以直接“一键标注”新图片?
- 如果您创建了新的标签、或新上传的图片场景和之前的图片场景差异较大,建议不要使用一键标注,而是从头开始智能标注(即再次筛选关键图片)
-
如果不是以上情况,再次启动智能标注后,可以通过以下方式进行一键标注:
- 根据系统提示,进入一键标注
- 查看系统对“未标注[优先]”图片的预标注,点击“满意预标注结果”后,进入一键标注
智能标注中可以增删标签吗?
- 暂不支持。为了保证系统智能标注的效果,建议在启动功能前就创建好所有需要识别的标签
- 如果确实需要增删标签,可以先结束智能标注
智能标注中可以增删图片吗?
- 暂不支持。为了保证系统智能标注的效果,建议在启动功能前上传需要标注的所有图片,并删除不相关的图片
- 如果确实需要增删图片,可以先结束智能标注
智能标注中可以修改已标注图片的标注框吗?
- 可以。但为了保证智能标注的效果,建议不要大量改动
- 如果确实需要修改大量标注,建议先结束智能标注
为什么我已经人工标注了很多图片,但系统预标注依然不准?
-
系统预标注的结果会受以下因素影响:
- 智能标注期间,对“已标注”图片的标签进行大量改动
- 曾结束智能标注,并对标签、图片进行增删
- 如果您没有进行以上操作,系统标注结果依然不理想,请在百度智能云控制台内提交工单反馈
多个数据集是否可以同时启动智能标注?
- 目前每个账号同一时间仅支持对一个数据集启动智能标注
共享中的数据集是否可以启动智能标注?
- 暂不支持。智能标注中的数据集也暂不支持共享,如有疑问请在百度智能云控制台内提交工单反馈
智能标注失败了怎么办?
- 可以先尝试稍后重新启动
- 若再次遇到问题,请在百度智能云控制台内提交工单反馈
图像分割模型如何正确标注?
- 所有图片中出现的目标物体都需要被标出(标注可以重叠)
- 标注应包含整个物体,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,只需要在左侧标注目标物体即可,不用再重复选择标签
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(每个账户下200万张);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
模型效果相关问题
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?
- 请在百度智能云控制台内提交工单反馈
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
平台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 |
快速链接
公有云部署
本地服务器部署
Windows-GPU部署常见问题
Linux-C++部署常见问题
Linux-Python部署常见问题
Linux·Atlas部署常见问题
通用小型设备部署
Android部署常见问题
iOS部署常见问题
Windows-CPU部署常见问题
Linux-C++部署常见问题
Linux-Python部署常见问题
软硬一体方案部署