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。
训练流程
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新建工程：单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。
工程路径中不能包含中文字符。 
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添加“缺陷分割”模块：单击页面右侧模块栏中的
添加模块，选择缺陷分割 后单击确定。
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导入图像：单击左上方的导入 ，选择文件夹导入准备好的图像数据集。
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图像：导入单张或多张图像。
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文件夹：导入文件夹中的所有图像。
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数据集：数据集是包含图像和标注信息的文件。此文件通过 生成。
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标注图像：本例中，用户需要标注数据集中的 OK 图像，以及含网口金手指弯折、断裂缺陷情况的 NG 图像。标注的目的是提供深度学习训练所需的信息。
对于 NG 图像，请左键长按或右键单击图像左侧工具栏
，选择“画笔工具”，标注出图像中所有缺陷的区域。
单击
则进入橡皮擦模式，可擦掉已标注的缺陷区域。对于 OK 图像，选中后单击标注工具栏的OK标签工具
，或单击鼠标右键选择设置为OK，图像将被标注为 OK。请确保“训练集”中至少有一张图像标注为 OK。
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训练模型：在界面右侧，切换至训练栏，单击右下方的训练开始训练模型。
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验证模型：模型训练完成后，单击验证可以验证并查看模型效果。
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导出模型：单击界面右下方的导出模型，选择文件路径后便可导出模型到指定文件夹（模型文件为 dlkpack 格式）。
至此，你已完成第一个模型的训练，接下来你可以继续阅读下一章，详细了解各算法模块。