常見問題

請問是否能匯入標註好的資料？支援何種格式？

可以，目前可支援 CSV 及 labelme產生的json格式。
我可以下載（匯出）自己的標註檔嗎? 各式為何？

可以，使用者在AI平台上以專案進行的標註在匯出(export)後即可產生可下載的標註檔案。標註檔的下載檔皆為csv格式，除物件切割之外的格式皆寫在線上操作手冊中有說明。物件切割的標註檔為了節省儲存空間，是用加密格式的方式儲存)
可不可以同時標註segmentation , classification, detection？

可以在同一張影像上，同時進行多種種類標註。
我的標註進行到一半離開會不會遺失先前的工作？

所有的工作階段都會儲存不會丟失標註成果，但是需要經過確認(submit)的工作，才能進一步”匯出export”成正式的標註檔案，進行模型訓練。
請問標註工具是否可以讓使用者自行定義熱鍵，簡化標註過程?

可以，使用者可自行定義標註工作中的熱鍵。
請問你們標註工具有支援手寫筆嗎?

有的。
請問我該怎麼準備我的訓練資料? 需要多少張影像？

訓練資料的樣貌越接貼實際使用場域，平台上訓練的表現跟落地實用的表現越接近。
請問通常需要多少張影像才能訓練出好的模型？

深度學習的成果無法由影像數量直接預估，建議先訓練看看才知道如何後續修正做法。原則上是訓練資料越多越好。DeepQ AI平台有使用遷移學習及資料增幅等技術，能確保在有限的資料量下取得較好的成果。
請問平台支援自行上傳模型進行訓練嗎？

目前平台不提供上傳模型訓練的功能。如果有需要的模型可以提出需求，我們將評估是否可行。
請問未來的手動調參功能是否會提供協助說明？

手動調參功能是提供給對於具備相當AI能力，或試想進一步優化AI、學習AI的使用者。平台線上說明將會提供基礎內容，更進一步的說明建議使用者上網找尋學深度學習課程/素材。
我可以下載自己訓練好的模型嗎？

可以，除訓練完成的模型外，包含訓練期間的各樣參數及批次推論後的量化分析都提供下載。
請問下載的模型我該如何使用？

模型訓練後下載的壓縮檔中除模型及權重外，亦包含執行模型所需要的檔案，使用者需要會佈建環境及設定對應參數。DeepQ亦有提供模型落地服務，可來信詢問。
請問平台如何提供模型的可解釋性？

影像分類模型中我們提供了熱圖顯示(heatmap)功能，以圖形化的方法指出模型進行影像分類的依據。
如何避免訓練成果過擬合(over-fitting)的狀況？

為避免過擬合，建議使用者盡量的預備更多量的訓練資料，並且訓練跟測試資料集樣貌越接近越好。另外平台所提供的資料增幅以及提前停止機制都能夠適度避免模型過擬合的情況發生。
使用平台的電腦跟網路速度基本規格為何？

我們是web-based UI設計，任何一台電腦只要可以連上網路就可以進入平台，一般寬頻網路速度就可以。
若選擇地端版本服務的硬體規格為何？

地端方案將會有一台伺服器等級硬體搭載平台軟體以及兩張GPU專責做推論用，預設對接的GPU機器是Nvidia DGX-1 V100，如果有其他規格和配置的GPU機器，歡迎與我們聯繫。
請問雲端版有什麼安全措施？

雲端方案都符合資案規範。而除網路傳輸安全性外，DeepQ一概不會在未經使用者的同意下碰觸使用者資料。
我的題目並非跟影像(波型、數據、文字語言….)有關，請問你們平台有支援嗎？

目前平台以影像應用為主，並且會以影像應用為中心逐步擴張功能。
請問你們影像有支援什麼格式？

目前支援的是png, jpg & DICOM格式的影像。

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