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前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传 四、新建任务我训练的鲜花分类等待了一天时间，完成训练  总结
前言
前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别，口罩识别，手写数字识别等实验，那么模型除了使用已经训练好的，如何根据自己的需求，获得相应的模型那？本章我们来介绍下如何使用嘉楠科技提供的在线模型训练工具；
一、平台介绍
嘉楠科技开发者社区（https://developer.canaan-creative.com/）模型训练板块是为简化开发流程，提高开发效率开放的训练平台。该平台使用户更加注重视觉场景的落地实现，更加快捷的完成从数据标注到获得部署包，并在搭载嘉楠科技Kendryte®
系列AIoT芯片中最新一代SOC产品K230的开发板上进行部署的全部过程。该平台现支持图像分类和图像检测两类任务。
模型训练平台对接用户和板上开发人员，通过创建项目对具体场景下的AI落地过程进行管理，导入数据后需要用户创建任务并配置训练参数，然后一键启动训练，训练结束后得到部署资源包。部署资源包可以和K230 SDK结合使用，完成后续的开发板开发工作，实现模型部署。
二、创建项目
进入嘉楠科技开发者社区模型训练板块，进入前需要进行账号注册：官网
开始创建项目
项目创建完成后在项目列表可以看到新建的项目。
点击项目列表中的新创建项目条目，确定当前选中项目。
三、上传数据集
图像分类
创建数据集
绑定新建数据集到当前项目
采集数据
分类任务要求至少上传两个类别。
使用鲜花分类数据集进行测试，数据集见：代码仓库：https://gitcode.com/bin_zhangg0n/K210/tree/main
在添加数据集时注意图片数据数据不能太多，限制100张左右
设置好图片和标签后，进入队列…
图像检测
图像检测任务和图像分类任务的项目创建方式一致。创建一个昆虫检测项目，绑定数据集。
数据上传方式包括两种方式：图片和压缩包
图片上传
添加标签
完成当前图片标注后保存标签。标注完所有图片后启动训练。
压缩包上传
选择压缩包格式上传
压缩包必须按照图示格式进行组织。
查看导入的图片标注信息。
四、新建任务
设置训练参数
点击详情进入训练界面
训练过程中输出日志和损失曲线等信息。
我训练的鲜花分类等待了一天时间，完成训练
总结
本章学习了在线模型训练平台的使用，下一章我们介绍如何部署训练好的模型