google-cloud-platform - Google Cloud Vision 不会自动分割图像以进行训练/测试

Question

很奇怪，出于某种原因，GCP Vision 不允许我训练我的模型。我已经满足每个标签至少 10 个图像，没有未标记的图像，并尝试上传指向 3 个此标签图像的 CSV 作为验证图像。但我收到此错误

您的某些标签（例如“Label1”）没有足够的图像分配给您的验证集。导入另一个 CSV 文件并将这些图像分配给这些集合。

任何想法，将不胜感激

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Answer 1

当您没有标记所有图像时，通常会发生此错误，因为 AutoML 将您的图像（包括错误标记的图像）划分为类别，并且当未标记的图像进入VALIDATION集时会触发此错误。

根据文档，建议每个标签 1000 张图像。但是，每个标签最少为 10 个图像，复杂情况下最少为 50 个。此外，

当最常见标签的图像最多比最不常见标签的图像多 100 倍时，该模型效果最佳。我们建议删除频率非常低的标签。

此外，AutoML Vision 将 80% 的内容文档用于训练，10% 用于验证，10% 用于测试。由于您的图像没有分为这三个类别，您应该手动将它们分配给TRAIN、VALIDATION和TEST。您可以通过将图像上传到 GCS 存储桶并引用.csv文件中的每个标记图像来做到这一点，如下所示：

TRAIN, gs://my_bucket/image1.jpeg,cat

正如您在上面看到的，它遵循格式[SET],[GCS image path], [Label]。请注意，您将手动划分数据集，它应该尊重已经提到的百分比。因此，您将在每个类别中拥有足够的数据。您可以在此处和此处按照准备训练数据的步骤进行操作。

注意：请注意，您的.csv文件区分大小写。

最后，为了验证您的数据集并检查标记/未标记的图像，您可以导出创建的数据集并检查导出的.csv文件。您可以按照文档中的说明进行操作。导出后，下载并验证每个SET（训练、验证和测试）。