开始训练第一个模型

本章以“缺陷分割”模块为例，介绍如何快速训练深度学习模型。数据来自网口图像数据集。

准备工作

  • 下载网口图像数据集压缩包（ 点击下载 ）并解压缩。

训练流程

../_images/flow_chart.png

  1. 新建工程：点击初始页面上的 新建工程 ，选择工程路径并输入工程名以新建一个工程。

    ../_images/new_project.png

  2. 添加“缺陷分割”模块：点击页面右侧模块栏中的 icon_create 添加模块，选择 缺陷分割 后点击确定。

    ../_images/add_new_module.png

  3. 导入图像：点击左上方的 导入 ，选择 文件夹 导入准备好的图像数据集。

    ../_images/import_images.png

  4. 标注图像：本例中，需要用户标注数据集中的 OK 图像，以及含网口金手指弯折、断裂缺陷情况的 NG 图像。

    ../_images/ok_defect_features.png

    对于 NG 图像，请左键长按或右键单击图像左侧工具栏 icon_tool ，根据缺陷形状选择合适的画笔工具，标注出图像中所有缺陷的区域。点击 icon_eraser 则进入橡皮擦模式，可擦掉已标注的缺陷区域。

    ../_images/label_data.png

    对于 OK 图像，请在左侧图像列表中选中无缺陷的图像，单击鼠标右键选择 设置为OK 。请确保训练集中至少有一张图像标注为 OK。

    ../_images/label_ok.png

  5. 训练模型：在界面右侧，切换至训练栏，点击右下方的 训练 开始训练模型。

    ../_images/training_chart.png

  6. 验证模型：模型训练完成后，点击 验证 可以验证并查看模型效果。

    ../_images/result_verification.png

  7. 导出模型：点击训练栏下方的 导出模型 ，选择文件路径后便可导出模型到指定文件夹，模型文件为 model.dlkpack 格式。用户可以根据需求部署模型。

    ../_images/model_files.png