深度学习训练操作说明书

1. **在vg3中找到训练按键，点击打开训练界面**

![](/media/202601//1768534233.941474.png)

1. **点击训练界面后，点击新建工程（如果已有工程则可点击已有工程，第一次进入训练界面必须要点击创建的工程）**

![](/media/202601//1768534234.244069.png)

**3\.点击新建工程后，会出现新建工程的页面，此页面中可自定义工程名称及工程路径**

![](/media/202601//1768534234.4543793.png)

4\.**设置好工程名称及工程路径后点击确定，进入数据集界面**

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5\.**如需要进入之前已经创建的工程，可点击工程返回工程页面，然后再点击旧工程**
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6\.**在数据界面中创建数据集，点击红框中加号可新建数据集，旁边减号可删除数据集**

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7\.**点击添加数据集，自定义数据集名称，然后导入数据**

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1. **点击导入数据后找到数据所在文件夹路径，然后点击选择文件夹，再点击确定**

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![](/media/202601//1768534236.109356.png)

1. **数据集创建成功如下图所示**

![](/media/202601//1768534236.3434885.png)

10\.**如需在此新建的数据集中添加数据，如下图中标记区域点击填充数据**

![](/media/202601//1768534236.5685623.png)

如下图标记1：显示大图

标记2：显示图片列表

标记4：删除图片 标记5：删除图片时勾选图片

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11\.**导入标注列表，点击标注（标记1）进入标注页面然后添加标注列表（标记2）**

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12\.点击添加按键，弹出任务添加窗口，在此窗口中可自定义标注名称（标记1）（如此标注修改为‘化妆棉签检测’）。标注类型中有三个选项矩形框、旋转矩形框、分类分别对应不同的训练模型（标记2），选择什么样的标注类型可根据任务需要自行选择，标注类型选择的不同会影响到后续模型训练的相关操作，也会影响此处标注的相关操作。选择好标注类型后勾选相应需要标注的数据集（标记3），再点击确定

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13\.**在点击确定之后进入标注页面，如下图**

标记1：此按键可用于删除和调整标注框

标记2：此按键可用于标记框（此处为矩形框）的绘制

标记3：此按键可用于固定矩形框的添加，旁边可设置固定矩形框的宽高

标记4：此处可添加需要的标签和删除标签，以及导入外部标签

标记5：此按键用于分类标注的快速标注

标记6：此处为显示不同状态的图片

标记7：此处几个按键为切换图片，相应快捷键向左切换为A键或◀键向右切换为D键或▶键

标记8：显示标注相关信息

![](/media/202601//1768534237.5107222.png)

14\.**在标注之前先添加标签。**点击下图标记1处加号添加标签，在弹出的添加类型中添加相应的类型名称，如有需要可点击标记3自定义颜色，然后点击确认

![](/media/202601//1768534237.7581038.png)

如下图添加标签成功

![](/media/202601//1768534237.987559.png)

如需删除标签，先点击标记1选择好需要删除的标签，再点击标记2处时会弹出标记3中的显示，在标记3中选择确定即可

![](/media/202601//1768534238.2328408.png)

1. **对数据进行标注**

第一步：选择需要的标签名称，如下图标记1中选择‘凹陷’会显示为暗色

第二步：点击选择拖动添加，如下图标记2处

第三步：拖动鼠标选择需要标注的区域，长按鼠标左键拖动鼠标松开后即可完成标注，如下图标记3处

标记4为已经完成的标注

当完成图片中的标注之后，切换图片再重复上述操作（切换图片可按快捷键A和D）

![](/media/202601//1768534238.4475017.png)

在标注时还可选择固定框标注

1. 选择标记1中的选择添加
2. 在标记2中选择好合适的宽高
3. 选择好要标注的区域，并确定好标签（标记3）
4. 标记4中为点击标注标注好的

![](/media/202601//1768534238.7110298.png)

1. **标注好所以图片之后，点击训练进入训练界面（如图标记区域）**

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1. 在训练列表栏中添加训练列表，先点击训练列表中的加号弹出添加模型窗口，如下图标记1，在添加模型窗口中设置相关信息,。模型名称可自定义（如下图中修改为‘化妆棉签模型训练’），模型类型可按需求选择（此处根据标注类型选择目标检测），然后勾选任务栏中数据集，点击确定之后即可添加好数据集

![](/media/202601//1768534239.1658502.png)

![](/media/202601//1768534239.3993716.png)

![](/media/202601//1768534239.6425855.png)

18\.**设置训练的相关参数。**

训练/推理设备根据设备的配置而定，如果有英伟达的显卡可选择GPU。模型规模可自行选择，在相同配置的情况下，模型规模越大训练及推理的速度越慢，模型规模越小训练及推理的速度越快。缩放倍率会影响训练速度，一般根据训练的图片大小来设置，一般不得超过训练图片大小的长宽大小。一般图片长宽大于1000以上设置缩放倍率为16\~20，也根据实际需求来设置缩放倍率。对于原图大小来说缩放倍率越小精度损失会越大，在vg3中的推理速度会越快，那么相应的对于原图大小来说缩放倍率越大精度就会越高，在vg3中的推理速度会越慢。学习率如下图设置即可。轮次可根据实际需要设置，一般根据数据集大小，即图片越多可相应降低轮次，也可根据训练后的推理结果逐次增加轮次以达到最优结果。批次大小根据GPU显存大小来设置，批次越大占用的显存越多

![](/media/202601//1768534239.900874.png)

19\.**训练，设置好参数之后就可以点击训练了**

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1. **模型的导出，鼠标右击标记区域，如下图所示点击导出模型**

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21\.**点击导出模型之后，会弹出一个导出模型的小窗口，如下图**

![](/media/202601//1768534240.598797.png)

22\.**在导出模型窗口中设置模型名称，并设置模型要导出的位置，按照如下图提示操作**

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然后点击确定即可进行导出模型操作

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如下图即表示模型导出成功

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1. **在vg3中导入模型**

首先在vg3的最右边找到AI模型树，点击AI模型树。如下图

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点击AI模型树后会弹出添加AI模型的操作界面，如下图，点击添加

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在点击添加后会弹出如下图中的界面，模型名称可自定义，线程选择此处选择流程2，算法来源选择准易科技，模块类别根据不同模型来选择，此处选择检测，最后点击更改模型路径

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点击更改模型路径后找到之前训练后导出的模型位置，选择文件夹后点击保存

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![](/media/202601//1768534242.4578867.png)

查看模型是否添加，此处显示模型已经添加

![](/media/202601//1768534242.689542.png)

在深度学习中找到目标检测模块，双击或拖动添加此模块到流程2中，在模型选择中选择已经添加好的模型

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![](/media/202601//1768534243.2135608.png)

1. **训练包下载位置**

[https://www.zhunyitec.com/col.jsp?id\=164](https://www.zhunyitec.com/col.jsp?id=164)

1. **注意事项**

所有文件名及文件路径不得出现空格。

图片的文件名中也不得出现空格。