是否标注,选择对应的选项,并上传数据,确认并返回 数据上传成功,开始标注,在数据总览页面点击【查看与标注】,添加标签 在标注页面,在编辑模式下,鼠标拖动框住目标,选择相应的标签,完成后点击保存当前标注,一张图片就标注完成,依此类推,标注所有图片,完成数据集的标注。
在知识问答、代码生成、数学计算等方面具备优秀的能力。 基础模型版本 说明 训练方法 闲时调度价 非闲时价(折后价) 原价 DeepSeek-R1 单条数据支持8k tokens。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。
上传的实景图,只有标注过的图片会被训练,所有训练图片中, 系统会随机抽取70%的标注数据作为训练数据,剩余的30%作为测试数据 ,训练数据训练出的模型去对测试数据进行检测,检测得到的结果跟人为标注的结果进行比对,得到页面显示的mAP,精确率和召回率。 提示:训练数据,即上传标注的实景图片越接近真实业务里需要预测的图片,模型训练结果越具有参考性。
数据增强功能全新重构:解决数据准备难题,20条数据即可开启高效模型训练 百度千帆社区 8960 看过
漏识别:橙框内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体 观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。
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。
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。
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数据相关 智能标注 智能标注为一套人机交互的协作标注方式,目前EasyDL物体检测训练任务支持智能标注,在手工标注少量数据后,系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下,只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比,模型效果几乎等同。