优化方法 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
前提 数据质量是保证模型效果的前提，在EasyDL零售版中，数据质量涉及实景图和单品图的图片质量，以及实景图的标注质量， 开始模型优化前，请先学习如何采集合格的图片和进行合格的标注 ，各个参考文档如下： 实景图采集： 实景图数据要求 实景图标注： 实景图标注规范 SKU单品图： SKU单品图数据要求 点击下载 数据采集与标注规范长图 ，一张图看懂如何采集和标注数据，让您不走弯路，获得一个高精度的商品检测模型
货架场景实景图标注规范 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
货架场景实景图标注规范 简介 数据的标注质量决定了模型的效果，本文档详细介绍各个场景采集的实景图应该如何标注。可以参考 实景图数据要求文档 ，了解各个业务场景的数据采集规范。 点击下载 数据采集与标注规范长图 ，一张图看懂如何采集和标注数据，让您不走弯路，获得一个高精度的商品检测模型。
图像分割模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
这部分模型效果的指标是基于训练数据集，随机抽出部分数据不参与训练，仅参与模型效果评估计算得来。所以 当数据量较少时（如图片数量低于100个），参与评估的数据可能不超过30个，这样得出的模型评估报告效果仅供参考，无法完全准确体现模型效果。 注意：若想要更充分了解模型效果情况，建议发布模型为API后，通过调用接口批量测试，获取更准确的模型效果。
测试环境 - 向量数据库
dataset 目录（ann-benchmark工具的根目录）下是否存在数据集文件，为了确保在使用测试工具时无需另外单独安装环境依赖，百度云向量数据库团队转换提供了parquet文件格式的ann数据集，并制作了Cohere 768维度数据集。
地堆场景实景图标注规范 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
地堆场景实景图标注规范 简介 数据的标注质量决定了模型的效果，本文档详细介绍各个场景采集的实景图应该如何标注。可以参考 实景图数据要求文档 ，了解各个业务场景的数据采集规范。 实景图标注原则 以下图举例，如果需要识别的是「青岛纯生」、「青岛白啤」、「青岛经典10度」三种箱装SKU。 正确的标注方式如下图所示： 1.
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
发起训练 训练模型 完成数据的标注，或提交已标注的数据后，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」。 选择算法 您可以根据训练的需求，选择「高精度」或「高性能」算法。不同的算法将影响训练时间、预测速度与模型准确率。
AI开发基础知识 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
采集/收集数据 在通过上述第一步分析出基本的模型类型，需要进行相应的数据收集工作。数据的主要原则为 尽可能采集真实业务场景一致的数据，并覆盖可能有的各种情况 标注数据 采集数据后，可以通过EasyDL在线标注工具或线下其他标注工具对已有的数据进行标注。
AI开发基础知识 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
step2：采集/收集数据 在通过上述第一步分析出基本的模型类型，需要进行相应的数据收集工作。数据的主要原则为 尽可能采集真实业务场景一致的数据，并覆盖可能有的各种情况 step3：标注数据 采集数据后，可以通过EasyDL在线标注工具或线下其他标注工具对已有的数据进行标注。
EasyDL跨模态整体介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
产品优势 可视化操作 无需深度学习专业知识，通过模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作，最快15分钟即可获得一个高精度模型。 操作步骤 Step 1 创建模型 确定模型名称，记录希望模型实现的功能。 Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致，您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
导入的数据位于用户目录的 data/ 文件夹（当原始数据集有更新时，不会自动同步，需要手工进行同步）。 注：若在BML中未创建数据集，请先参考 数据服务 ，创建、上传、标注数据集。 2、数据转换。 PaddleDetection 训练所需要的数据格式与 BML 默认的数据格式有所不同，所以需要利用脚本将导入的数据转为 PaddleDetection 支持的数据格式，并进行3：7切分。
