少样本检测任务#

从数据上传、数据查看、模型训练、和模型预测4个方面介绍使用Coovally训练少样本检测任务的全流程。

数据上传#

数据集格式介绍 ：仅支持voc风格数据格式。

数据准备#

准备如下voc数据风格的文件。coovally中需准备打包的zip文件，具体如下图所示：

  • 一级目录中为Annotations、Images这两个文件夹。

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  • 将上述文件夹压缩为zip格式的压缩包。

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创建数据集#

  • 登陆Coovally平台。点击主界面左侧的 数据管理 ，点击左上角的 创建 ，点击 创建数据集 。

  • 填写数据集参数，点击 确定。参数说明：

1.数据集名称：自定义
2.版本名称：自定义
3.任务类型：少样本检测任务
4.图像拆分比例：自定义设置数据集拆分比例
5.版本描述：数据集描述
6.上传文件：图片压缩包
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创建数据集详细信息可参考 创建数据集。

创建成功后，查看数据详情

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预览标签#

点击标签预览按钮，可查看文件标签

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如下图所示：

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查看数据分布#

点击 更多-> 数据分布分析，可查看数据集统计分布情况。

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如下图所示：

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模型训练#

  • 点击主界面 图像数据 ，选择 我的数据 ，选择刚刚上传的数据集，进入数据集详情页。

  • 点击标签列表中的 开始训练 ，选择 自定义算法,进入参数设置页面。

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  • 选择模型

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选择参数配置模版、填写模型参数后即可开始训练

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实验参数

每次实验epoch：自定义，指训练集中全部样本训练的次数
实验次数：自定义，指模型训练总次数
持续时间：设置本次训练可持续的最长时间

  • 模型训练

    • 点击开始训练，即开始训练模型。

    • 模型训练任务完成后，点击实验详情页面，展示模型训练的相关信息，包括任务执行状态，任务持续时长、训练列表、最佳指标等关键信息。

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模型预测#

模型训练完成后，点击模型预测，点击 上传，系统即可进行模型预测，预测结果会直接显示在右侧的识别结果栏内。

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