前提條件

已開通OSS并完成授權(quán)，詳情請參見開通OSS服務(wù)和云產(chǎn)品依賴與授權(quán)：Designer。

功能限制

• 僅Designer提供該算法組件。

• 支持的計算引擎為DLC。

• 如果上游組件接入了圖像檢測訓(xùn)練組件，則該組件配置的模型參數(shù)和數(shù)據(jù)集需要和圖像檢測訓(xùn)練組件保持一致。

可視化配置組件參數(shù)

• 輸入樁

  輸入樁（從左到右）	限制數(shù)據(jù)類型	建議上游組件	是否必選
  輸入模型	OSS	（舊）圖像檢測訓(xùn)練或模型剪枝	否
  訓(xùn)練數(shù)據(jù)	OSS	讀OSS數(shù)據(jù)組件	是
  測試數(shù)據(jù)	OSS	讀OSS數(shù)據(jù)組件	是
  類別列表文件	OSS	讀OSS數(shù)據(jù)組件	是

• 組件參數(shù)

  頁簽	參數(shù)	描述
  字段設(shè)置	訓(xùn)練模型類型	訓(xùn)練模型的類型，取值如下： YOLOX YOLOX_EDGE 默認為YOLOX_EDGE。
  	訓(xùn)練所用oss目錄	訓(xùn)練過程中模型和Log保存的OSS路徑。
  	訓(xùn)練數(shù)據(jù)oss路徑	存放訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件的OSS路徑，如果您使用讀OSS數(shù)據(jù)組件作為上游節(jié)點，則該參數(shù)無需設(shè)置。
  	訓(xùn)練集標注結(jié)果文件路徑	存放訓(xùn)練集標注結(jié)果文件的OSS路徑。
  	評估數(shù)據(jù)oss路徑	存放測試數(shù)據(jù)文件的OSS路徑，如果您使用讀OSS數(shù)據(jù)組件作為上游節(jié)點，則該參數(shù)無需設(shè)置。
  	測試集標注結(jié)果文件路徑	存放測試集標注結(jié)果文件的OSS路徑。
  	類別列表文件oss路徑	存放數(shù)據(jù)類別列表文件的OSS路徑，如果您使用讀OSS數(shù)據(jù)組件作為上游節(jié)點，則該參數(shù)無需設(shè)置。
  	YOLOX數(shù)據(jù)源格式	數(shù)據(jù)的處理格式，取值如下： COCO格式 PAI標注格式 默認值為COCO格式。
  	預(yù)訓(xùn)練模型oss路徑	存放預(yù)訓(xùn)練模型的OSS路徑，導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重文件。非必填。
  參數(shù)設(shè)置	YOLOX端檢測模型類型	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 YOLOX端檢測模型的預(yù)置類型，默認為yolox-customized。
  	YOLOX檢測模型使用的模型大小	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX時，需要配置該參數(shù)。 數(shù)據(jù)源格式取值如下： yolox-s yolox-m yolox-l yolox-x 默認為yolox-s。
  	yolox端模型depth	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 yolox端模型depth，浮點型，默認為1.0。范圍為[0.01,1.0]。
  	yolox端模型width	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 yolox端模型width，浮點型，默認為1.0。范圍為[0.01,1.0]。
  	YOLOX端檢測模型激活函數(shù)類型	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 YOLOX端檢測模型激活函數(shù)類型，取值如下： relu lrelu silu hsilu 默認為relu。
  	測試置信度:[0.01,1.0]	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 測試置信度，浮點型，默認為0.01。范圍為[0.01,1.0]。
  	nms閾值:[0.01,1.0]	僅字段設(shè)置中訓(xùn)練模型類型選擇YOLOX_EDGE時，需要配置該參數(shù)。 nms閾值，浮點型，默認為0.65。范圍為[0.01,1.0]。
  	檢測類別數(shù)目	檢測類別數(shù)目。
  	圖像尺度	用于YOLOX，圖片縮放后的尺度，分別表示高和寬，默認為640 640。
  	初始學(xué)習(xí)率	模型訓(xùn)練的初始學(xué)習(xí)率，浮點型，默認為0.01。
  	訓(xùn)練batch_size	訓(xùn)練batch_size，默認為16。
  	評估batch_size	評估batch_size，默認為1。
  	總的訓(xùn)練迭代epoch輪數(shù)	總的訓(xùn)練迭代epoch輪數(shù)，默認為20。
  	warmup epochs	采用warmup學(xué)習(xí)策略時的迭代輪數(shù)，默認為5。
  	最后穩(wěn)定lr的epochs	采用warmup學(xué)習(xí)策略lr穩(wěn)定后繼續(xù)訓(xùn)練的迭代輪數(shù)，默認為5。
  	保存checkpoint的頻率	保存checkpoint的頻率，以epoch為單位， 表示每過一遍訓(xùn)練數(shù)據(jù)保存一次checkpoint，默認為1。
  執(zhí)行調(diào)優(yōu)	讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)線程數(shù)	讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的線程數(shù)。
  	單機或分布式(MaxCompute/DLC)	組件運行的引擎。系統(tǒng)會根據(jù)您設(shè)置的訓(xùn)練模型類型，自動匹配。
  	worker個數(shù)	采用分布式訓(xùn)練時的機器數(shù)量，默認為1。
  	gpu機型選擇	選擇運行的GPU規(guī)格，默認為8vCPU+32GB Mem+1xv100-ecs.gn6v-c8g1.2xlarge。

使用示例