项目信息

在【项目信息】页面，你可以修改【项目名称】，【数据集路径】，【工作目录】。

下面的设备信息可以看到该设备的 CPU、GPU、内存大小等信息。

数据分析

首次创建的项目，需要先点击一次【加载数据集】，得到类别信息，因为模型初始化需要类别数量。

我们在右边的表格中可以看到类别列表，每个类别的数量，以及占整个数据集的比例。

当数据样本较均衡，无其他特殊需求，可不调整类别映射。

如遇到以下三种情况，可根据项目情况设置类别映射：

在检测时，不在乎缺陷是“黑点”还是“异物”，只要是不干净的东西都要检出。可以把标签“黑点”和“异物”都映射成同一个“脏污”，模型训练的时候，把这两类都当成“脏污”，不会浪费时间区分它们内部的小差异。

当"划痕"样本量有238个， "磨损" 样本量仅有5个，且"磨损"长得与"划痕"外观上有点像。如单独训练"磨损"，模型学不会，可以把"磨损"映射成"划痕"，模型借用了"划痕" 的丰富特征，能把"磨损"当成异常检出来。当"磨损"数据量收集足够多时，则不再需要映射。

当“黑点”缺陷数据已经标好，但是不想检测了，可以将此类别映成【屏蔽】。训练时，模型看到这个标注就直接跳过，不计算损失，不更新参数。相当于假装没标这张图。

除了类别分布，我们有时还会关注图像尺寸的大小，在下方可以【加载尺寸分布】。一般工业项目的尺寸都是固定的，如：

如果是在互联网上爬取的图片，尺寸分布会比较离散：