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          EasyDL定制AI训练平台

          经典版物体检测训练操作说明

          数据提交后,可以在导航中找到【训练模型】,按以下步骤操作,启动模型训练:

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          ① 选择模型

          选择此次训练的模型

          ② 训练配置

          部署方式

          可选择「公有云API」、「私有服务器部署」、「通用设备端SDK」、「专项硬件适配SDK」

          如何选择部署方式

          选择算法

          不同的部署方式下,可以选择不同的算法。每个算法旁边有一个小问号,可以查看详细说明。

          例如:选择「公有云API」后,可以在「超高精度」、「高精度」、「高性能」3种算法中选择。鼠标移动到「高精度」右侧的问号上,可以看到对高精度算法的详细说明。

          通常,高精度模型在识别准确率上表现较好,但在识别速度上表现较弱。高性能模型反之。

          此外,如果你已从AI市场购买了模型算法,也可以基于已购模型的算法训练: 前往AI市场购买>

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          ③ 添加数据

          添加训练数据

          • 先选择数据集,再按标签选择数据集里的图片,可从多个数据集选择图片
          • 训练时间与数据量大小有关,1000张图片可能需要几个小时训练,请耐心等待

          Tips

          • 如果包含同一个标签的数据分散在不同的数据集里,可以在训练时同时从这些数据集里选择,模型训练时会按标签名称合并
          • 部分AI市场售卖的模型会要求再次训练时标签名称和售卖的模型一样,可以参考以下方式调整标签名称

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          修改标签名,只需三步:

          • 第一步:在数据集列表点击查看目标数据集

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          • 第二步:点击「有标注信息」查看

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          • 第三步:在标签名称一侧点击修改并保存

          配置数据增强策略

          深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说,通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生"新"数据。模型会通过学习大量的"新"数据,提高泛化能力。

          你可以在「默认配置」、「手动配置」2种方式中进行选择,完成数据增强策略的配置。

          默认配置

          如果你不需要特别配置数据增强策略,就可以选择默认配置。后台会根据你选择的算法,自动配置必要的数据增强策略。

          手动配置

          EasyDL提供了大量的数据增强算子供开发者手动配置。你可以通过每个算子右侧的功能说明和效果展示,来了解不同算子的功能:

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          模型训练完成后,可在「我的模型-查看版本配置」中,查看配置记录:

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          配置建议

          算子的配置建议贴合实际场景。

          比如,数字识别的数据集中,因为对数字的旋转很有可能导致错误样本的产生,所以不建议对数字数据集进行旋转操作。再比如,检测数据集中,如果标注量比较少,就可以通过随机平移的算子增强数据集,模型也更容易学习到目标物体的平移不变性。

          ④ 训练模型

          点击「开始训练」,训练模型。

          • 训练时间与数据量大小有关,1000张图片可能需要几个小时训练,请耐心等待。
          • 模型训练过程中,可以设置训练完成的短信提醒并离开页面。
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