模型训练

Coovally 平台提供了模型训练的功能，分为系统算法和自定义算法，方便用户查看训练情况。整个训练过程自动进行，实时显示训练信息。模型训练任务执行完成后，用户可查看模型训练结果。模型训练包括：任务提交、训练详情、预测结果、模型预测。

任务提交

Coovally 包含两个任务创建入口，分别是从数据详情页创建任务和从左上角“+创建”按钮创建任务。

从数据详情页创建任务

1、从数据集详情页创建系统算法任务的具体步骤如下：

• Step1：点击主界面左侧边导航栏的图像数据，进入数据管理页。点击我的数据，点击目标数据集，进入数据详情页。点击标签列表中开始训练按钮-系统算法，进入参数设置页面；

• Step2：选择模型训练算法并设置模型相关参数、训练运行参数，点击开始训练，完成创建。

2、从数据集详情页创建自定义算法任务的具体步骤如下：

• Step1：点击主界面左侧边导航栏的图像数据，进入数据管理页。点击我的数据，点击目标数据集，进入数据详情页。点击标签列表中开始训练按钮-自定义算法，进入参数设置页面；

• Step2：选择模型训练算法并设置模型相关参数、训练运行参数，点击开始训练，完成创建。

从“+创建”按钮创建任务

1、从“+创建”按钮创建系统任务的具体步骤如下：

• Step1：点击主界面左侧边导航栏的图像数据，点击侧边导航栏创建按钮，点击创建任务按钮；

• Step2：选择我的数据、样例数据、分享数据下的某个数据集，选择此数据集的版本及数据集标签，点击下一步-系统算法，进入参数设置页面；

• Step3：选择模型训练算法并设置模型相关参数、训练运行参数，点击开始训练，完成创建。

2、从“+创建”按钮创建自定义任务的具体步骤如下：

• Step1：点击主界面左侧边导航栏的图像数据，点击侧边导航栏创建按钮，点击创建任务按钮；

• Step2：选择我的数据、样例数据、分享数据下的某个数据集，选择此数据集的版本及数据集标签，点击下一步-自定义算法，进入参数设置页面；

• Step3：选择模型训练算法并设置模型相关参数、训练运行参数，点击开始训练，完成创建。

模型参数

• 任务名称：自定义名称

• 任务类型：图像分类

• 算法名称：自定义选择算法

• 评估方法：保持默认方法

• 镜像地址：保持默认地址

• 是否复用：是否希望后续模型以该模型为基础模型，再次基础上进行微调

实验参数

• 每次实验epoch：自定义输入，是指训练集中全部样本训练的次数

• 实验次数：自定义输入，是指模型训练总次数

• 并发次数：自定义输入，是指并行训练的数量

• 持续时间：设置本次训练可持续的最长时间

• 数据增强：选择要增强的标签和增强的方法

• 模型参数：设置合适的超参数值

参数说明

参数设置页面的具体参数，如下表所示。

参数名称	参数说明	备注
任务名称	模型训练任务的名称	——
任务类型	模型训练任务类型	支持6种任务类型：目标检测、语义分割、实例分割、图像分类、文字检测、文字识别
模型名称	所选任务类型关联的模型算法	点击模型预览文本按钮可预览此任务类型关联的模型算法具体信息
主干网络	——	仅部分目标检测任务支持选择主干网络，推荐直接使用默认值
评估方法	模型评价指标	——
镜像地址	模型运行环境	——
Epoch	每次实验的迭代次数	取值范围：1 - 10000
实验次数	此任务的实验次数	取值范围：1 - 10
并发次数	同时运行的实验次数	默认：1
持续时间	任务的最大运行时间	运行时间超过设置的时间，任务将被强制停止

注意:

选择模型时，Coovally 平台支持用户进行模型预览。方便用户筛选出特定条件的模型算法，查看算法所支持的转换及运行情况后，选择最佳算法模型。点击选择算法按钮，打开算法详情弹出框，如下图所示。

训练详情

提交训练任务后，可查看模型训练详情。具体步骤如下所示：

• Step1：点击侧边导航栏 - 任务；

• Step2：点击我的任务/自定义任务；

• Step3：点击对应任务名称，进入训练详情页；

进入详情页后，可查看模型训练结果。

• 任务最佳指标：任务所有实验最佳指标中的最大值。

• 实验最佳指标：任务中每次实验的最佳指标，此值为该次实验迭代执行结果中的最大值。

任务状态

• 当模型预处理失败时，任务将会停止执行且任务状态为：执行失败。此时需要用户重新检查上传的数据和参数选择是否符合规则，然后重新训练。

• 任务运行时，用户可修改任务运行参数，如：最大实验次数、最长持续时间。

• 任务运行时，用户可手动停止整个任务或停止任务中的某次实验。

• 任务的状态包括：等待执行、执行中、执行成功、执行失败、用户停止、执行超时。

  等待执行：任务正在等待执行；

  执行中：任务正在执行；

  执行成功：任务执行成功；

  执行失败：任务执行失败，请检查上传的数据和填写的训练参数；

  用户停止：用户手动停止该任务；

  执行超时：该次执行任务所需要的时长超过预设置的时长。

预测结果

Coovally 平台提供模型训练过程中的预测结果预览。同时可查看混淆矩阵图、统计结果，支持下载模型预测结果。具体步骤如下所示：

• Step1：点击训练详情页顶部操作栏，点击预测结果按钮，进入预测结果页；

• Step2：选择预测结果标题下的操作框，按照类别选择、按照操作选择、调整iou值，查看不同的结果。

• Step3：点击预测结果页，对应操作按钮。点击混淆矩阵图按钮，查看预测结果的混淆矩阵。点击统计结果按钮，弹出统计结果弹出，展示标签的统计信息。点击下载按钮，系统自动下载模型预测结果。

模型预测

模型训练完成后，支持用户使用模型进行预测。Coovally 包含从任务详情进入模型预测和从模型列表进入模型预测两个入口：

入口1：从我的任务/自定义任务详情进入模型预测

• Step1：进入训练详情页，点击模型预测，进入模型预测页面；

• Step2：模型列表中，选择模型状态为转换成功的模型，点击操作栏 - 部署按钮；

• Step3：出现模型部署弹窗，一般选择默认节点，点击部署；

• Step4：模型部署成功后，选择已部署模型，设置置信度；

• Step5：上传图片，进行预测，在识别结果区域，查看识别结果。

入口二：从模型列表进入预测

点击侧边导航栏模型，进入模型列表。点击已部署模型，选择某个模型的模型预测图标 ，进入模型预测页面。

Coovally 平台支持用户对目标检测、图像分类、语义分割、实例分割、文字检测、文字识别六种任务类型进行预测。对于目标检测、图像分类、语义分割、实例分割任务类型，系统支持用户手动设置置信度。

目标检测

目标检测模型预测，预测结果以图片方式展示。预测结果图片中将检测到的目标以方框绘出，并在方框左上角标出目标类别及类别的概率，如下图所示，其中左侧为原图，右侧为预测结果图片，可单击预测结果图片缩放查看。

图像分类

图像分类模型预测，预测结果以字符串方式展示，字符串以逗号分隔，逗号前为模型预测图片的类别，逗号后为图片属于该类别的概率，如下图所示。

语义分割

语义分割模型预测，预测结果以图片方式展示，预测结果图片中不同类别之间使用不同颜色掩码进行覆盖，可直观的查看模型分割效果，如下图所示，其中左侧侧为原图，右侧为预测结果图片，可单击预测结果图片缩放查看。

实例分割

实例分割模型预测，预测结果以图片方式展示，预测结果图片中不同类别之间使用不同颜色掩码进行覆盖，可直观的查看模型分割效果，如下图所示，其中左侧侧为原图，右侧为预测结果图片，可单击预测结果图片缩放查看。

文字检测

文字检测模型预测，预测结果以图片方式展示，预测结果图片中，文本使用掩码进行覆盖并标识文本概率，如下图所示，其中左侧为原图，右侧为预测结果图片，可单击预测结果图片缩放查看。

文字识别

文字识别模型预测，预测结果以字符串方式展示，字符串以逗号分隔，逗号前为模型预测的文字，逗号后为此文字的概率，如下图所示。