AutoCV模型Web使用指南：Chrome浏览器操作步骤

"AutoCV分割模型Web端使用说明书-提供给用户1" AutoCV是一款用于图像分割的模型，其Web端使用说明主要针对前端操作和数据格式的要求。在使用AutoCV时，用户需确保使用Chrome浏览器，因为系统仅在此环境下进行了调试和优化。以下是关于AutoCV模型使用的一些关键点： 1. 数据格式规范： - 训练数据集：根目录下应包含train.txt、val.txt以及一个训练数据保存文件夹（例如train）。其中，train.txt和val.txt分别存储训练和验证集图片及标签的相对路径，每行一条数据，图片路径和标签路径由空格分隔。训练数据文件夹下有两个子文件夹，一个用于存储原始图片（支持jpg、png、tif、jpge格式），另一个用于存储与原始图片匹配的标签图片（建议使用.png格式，尺寸与原始图片一致，像素值代表类别）。 - 测试数据集：测试数据需与训练数据在同一根目录下，包含testval.txt和测试数据存放文件夹（如test）。testval.txt存储测试图片和标签的相对路径，格式与train.txt和val.txt相同。测试数据文件夹结构与训练数据相同。 2. 模型训练要求： - 类别样本数量：每个类别的样本至少要有20张图片，以确保模型训练的充分性。 3. 训练流程： - 首先，用户需要登录系统首页，找到训练模块。 - 然后，点击“选择文件”，选取符合格式要求的本地训练数据集zip包。 - 上传数据集可能需要较长时间，用户需耐心等待，过程中不可刷新页面，以免中断上传。 - 文件上传成功后，系统会弹出提示，用户点击“开始训练”即可启动训练任务。 请注意，整个训练过程可能涉及到大量的计算资源，因此用户在使用时需确保网络稳定，并有充足的存储空间来处理和存储训练结果。此外，尽管此说明书没有提及，但用户可能还需要关注模型的超参数设置、训练周期、损失函数、优化器等，这些都会影响模型的性能和训练效率。在实际应用中，根据具体需求和数据特点进行适当的调整是必要的。