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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
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