通过一见提供的场景化训练模版，通过上传少量场景数据，即可快速迭代出适配专属场景的视觉AI模型。无论是优化现有模型效果，还是训练新场景模型，模板都能帮您实现"低成本、高效率"。本文档将指导您完成从数据准备到模型生成的完整流程。

完整流程概览:

1. 创建数据集 – 建立模型训练的数据基础
2. 导入数据 – 上传场景图片或视频
3. 管理标注标签 – 定义识别目标类别
4. 数据标注 – 为图片添加标注信息
5. 发起模型训练 – 配置参数启动训练
6. 查看训练结果 – 获取训练好的模型

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第一步:创建数据集

这一步的作用：创建数据集是模型训练的起点，数据集是模型学习的基础，高质量的数据集决定模型的效果。

在工作空间中，选择“数据”。点击【创建数据集】，进行数据集配置。

• 数据集用途：选择"模型训练"

• 数据集分类：

  • 默认为"图片"，适用于目标检测、图像分类等任务
  • 根据训练模型类型选择对应类型的数据集
• 数据集名称：建议包含场景和目标，如"安全帽检测训练集"

说明：一个完整的模型训练通常需要训练集、验证集、测试集三类数据，建议按7:2:1比例划分。

第二步:导入数据

这一步的作用：导入数据将场景图片或视频上传到数据集，为后续标注和训练提供原始数据。

在数据集详情页，点击【导入数据】，可为数据集添加数据。

• 选择数据类型，支持图片和视频类型

• 上传数据，支持上传文件和上传压缩包。
  

提示：数据量建议每个类别至少50-100张图片（推荐200+），数据应涵盖不同光照、角度、背景，保证多样性。

第三步:管理标注标签

这一步的作用：标注标签定义了模型需要识别的目标类别，清晰的标签体系是准确标注的基础。

进行数据标注前，需要添加标注使用的标注标签。

1. 点击【添加标签】
2. 输入标签名称，如"安全帽"、"无安全帽"
3. 为每个识别目标创建对应的标签

说明：标签命名建议简洁明确，便于后续标注和模型调用时识别。

第四步:数据标注

这一步的作用：数据标注为图片添加识别信息，标注质量直接影响模型的识别效果，是模型训练最关键的环节。

点击数据集中的图片，进入「图片标注」页面。

不同类型数据集支持不同的标注方式：

数据集类型	标注方式	适用场景
目标检测	多边形框、矩形框	框选目标位置和类别
图像分割	涂抹、多边形	精确分割目标轮廓
图像分类	分类标签	整图分类标注
问答标注	文本问答	多模态场景描述

标注要求：

• 覆盖全面：需要对所有图片进行标注
• 边界准确：标注框应紧贴目标边缘
• 类别正确：确保标签选择无误

提示：标注完成后，建议进行质量检查，确保标注准确无误。

第五步:发起模型训练

这一步的作用：发起模型训练选择合适的训练模板，配置数据集和参数，启动模型训练任务。

选择"模型>模型训练"，进入「模型训练」页面。

1. 选择训练模板

平台提供多种场景化训练模板，点击模板可查看模板介绍，根据识别任务选择合适的模板。

2. 配置训练任务

点击训练模板，进入训练任务配置页面。训练流程分为：

模型训练 → 模型评估 → 模型转换 → 模型转换评估 → 模型组装 → 模型包评估

3. 关键配置项

• 选择训练集：用于模型学习的数据集
• 选择验证集：训练过程中评估效果的数据集
• 选择评测集：最终评估模型效果的数据集
• 选择算力资源：显卡数量越多，训练越快

提示：训练集、验证集、测试集建议使用不同的数据，避免过拟合导致模型泛化能力弱。

点击【完成】，完成模型训练任务创建，任务自动开始运行。

第六步:查看训练结果

这一步的作用：查看训练结果追踪训练进度和效果指标，获取训练好的模型用于技能编排。

选择"模型>模型训练"，切换至「训练任务」页面。

1. 查看训练任务状态

• 训练中：可查看执行进度，点击【终止】可停止训练
• 训练成功：可查看模型训练及评估的指标结果
• 训练失败：可提技术工单，申请人工处理

2. 查看训练指标

训练成功的任务，点击【查看】可查看详细指标：

• 训练指标：损失曲线、精度曲线等
• 评估指标：准确率、召回率、F1值等
• 模型产出：生成的模型包信息

3. 使用训练模型

训练完成后，模型包自动发布到「模型仓库」，可以在技能编排中通过模型节点调用。

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恭喜您掌握场景模型迭代!

您已经了解了基于模板快速迭代专属场景模型的完整流程，可以训练适配自己业务场景的模型了。

您已完成:

✅ 学会创建数据集并导入数据

✅ 掌握标注标签的管理方法

✅ 学会使用不同方式标注图片

✅ 掌握模型训练任务的配置方法

✅ 学会查看训练指标和获取模型

接下来的建议:

• 确保数据质量和标注准确性
• 使用训练早停功能避免过拟合
• 根据评估结果持续优化数据集
• 将训练好的模型应用到技能编排中

场景模型迭代让视觉AI更适配您的业务，祝您使用顺利!