无法在Google Cloud Vision对象检测中开始训练，训练测试验证未拆分

Question

我在开始在Google Cloud Vision上训练对象检测模型时遇到问题。我上传了342张4类图片，并标记了102张图片。每个类别有38、24、20、20个标记图像，其中一些图像具有多个边界框。在“标签统计信息”窗格中，它说每个标签应至少具有10个边界框，每个边界框至少应具有8、1、1个边界框。它还写道：“您的数据集将被自动分为训练，验证和测试集。”但是我所有的标签都留在Train列中，val和test列为零。还有其他方法可以手动拆分它们，还是我错过了要点？

Answer 1

如果您看到此消息：

<块引用>

您的某些标签（例如“”）没有足够的边界 分配给您的验证/测试集的框。导入另一个 CSV 文件 并将这些图像分配给这些集合。

当您点击 Google Cloud Platform 上的训练标签时，您的问题很可能是您上传了图像并且只标记了其中的一部分。当您第一次上传图像时，Google 会将它们分配到训练集、测试集和验证集 - 在它们被标记之前。因此，此消息具有误导性：

<块引用>

您的数据集将自动拆分为训练、验证和 测试集。

发生的情况是您的所有图片都被拆分了，包括您尚未标记的图片。测试和验证图像在列表的末尾，如果您按顺序标记，则这些图像尚未标记，并触发此错误。

如果您标记所有图像，或仅上传您计划标记的图像，它应该可以工作。您也可以尝试删除未标记的图像。

Answer 2

您可以创建一个包含图像URI和标签的CSV文件，其中包括图像所属的组（例如，TRAIN，VALIDATION或TEST）。 Reference

Answer 3

如果您认为您有足够的图像并且已经通过浏览器手动完成了边界框，您可以使用导出按钮创建 CSV 文件并进入并修改一些训练图像以进行验证

Answer 4

我用这个工具杀了一天。很多错误，无法拆分标签进行测试和验证，自动拆分也不起作用，使用标签.csv的复杂工作。我不推荐。