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在AI平台上训练数据
2024-11-07 22:07

在这里插入图片描述 New project—Create project 在这里插入图片描述 新建的工程界面如下在这里插入图片描述

在AI平台上训练数据

 

一路回车,就在系统路径下生成了私钥:id_rsa和公钥id_rsa.pub. 将id_rsa.pub的内容粘贴到gitlab密钥中在这里插入图片描述

找到要上传的工程文件,右键git bush here

 

上传成功。

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 交通灯的编码规则可见于:四维云—人工智能—帮助中心—标注编码规范—交通灯

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 gitlab的用户名和密码一定要填写正确,否则新建的镜像里面会没有工程代码。

在这里插入图片描述 数据集在/root/data 代码仓库在/root/work

需要将AI平台的json转换成voc数据集格式,可以调用AI平台的SDK

 

因为数据的命名格式不够规范,存在xxx.jpg.json,所以执行这个脚本,如果直接是xxx.json,可略过这个步骤。

 

因为数据的命名格式不够规范,存在xxx.jpg.jpg,所以执行这个脚本,如果直接是xxx.jpg,可略过这个步骤。

 
 

在终端执行python json2voc.py,可完成数据格式转换,将json转换成xml

在这里插入图片描述 Annotations 里面放 xml, ImageSets 放 Main 文件夹,JPEGImages 存放图片,labels 放 txt

 
 

总共需要修改6处,搜索class 需要把class修改成自己的类别数,我这里是13,class前面的filters修改成3 *(class+5=54 在这里插入图片描述

 

在这里插入图片描述

(1)、模型保存间隔

examples/detector.c 138 行在这里插入图片描述

(2)、test 参数 data 修改

examples/darknet.c 437 行在这里插入图片描述

(3)、标注框粗细

src/image.c 的 258 行在这里插入图片描述

(4)、nms的iou门限

examples/detector.c 289 行在这里插入图片描述


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