开放能力
开发平台
行业应用
生态合作
开发与教学
资讯 社区 控制台
技术能力
语音技术
文字识别
人脸与人体
图像技术
语言与知识
视频技术
AR与VR
数据智能
场景方案
部署方案
行业应用
智能教育
智能医疗
智能零售
智能工业
企业服务
智能政务
信息服务
智能园区

常见问题

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10万张。

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(10万张);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,请先尝试重新训练,如多次重新训练后仍然失败,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

Step 1 重新训练
点击我的模型列表——找到需要重新训练的模型——点击训练,进行新版本模型训练

Step 2 重新发布
点击我的模型列表——找到新训练好的模型版本——点击申请发布

Step 3 确认发布

在出来的弹窗中点击确定

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 image.png

我的数据有限,如何优化效果?

  • 在训练配置页面-数据增强策略中配置更多数据增强的算子,来增加训练数据。也可在精度提升配置包-数据增强策略中选择自动数据增强策略,从而自动补充适合场景的增强数据
  • 如果您是通过将模型发布为公有云服务进行应用,即可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/部署相关问题

每个账号可以上线几个模型?是否可以删除已上线的模型?

  • 不限制发布模型数量,已上线模型无法删除

线上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
上一篇
模型发布
下一篇
物体检测