# 创建训练模型

以使用预置的图像目标检测算法CascadeRcnn为例，创建一个识别小汽车的模型，并用于自动标注任务：

# 步骤1：创建空模型

单击“训练服务>模型管理>创建模型”，标注选择“car”，AI引擎选择“TF-1.8.0-py3.6”，样本类型选择“图片”，模型文件选择“空模型”，信息填写可参考如下。
信息填写完成后单击“创建”，可在模型列表查看或添加版本信息。模型管理详细介绍请参见模型管理。

单击“训练服务>训练任务>创建训练任务”。参考下表创建训练任务。选择使用平台内置算法，选择上一步创建成功的空模型。

表 1 参数说明

参数（带*为必填项）	说明
任务名称*	自定义填写训练任务名称，包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
任务描述	简要描述训练任务，不包含“@#$%^&*<>/”，不得超过255个字符。
训练数据集*	选择已在“数据服务>数据集”中创建成功的数据集及其版本；或通过OBS上传数据集。
算法类型*	用户在“训练服务>算法管理”创建成功的自定义算法或平台内置算法。
参数列表*	支持修改算法参数的值。
环境变量	自定义添加任务所需的环境变量。
选择模型*	训练模型需提前在“训练服务>模型管理”中创建成功。

单击确认将自动开始训练，训练过程中可手动停止或删除。训练任务的详细介绍请参见训练任务。

待创建的训练任务运行成功并处于“已完成”状态，训练生成的模型将上传到之前创建的空模型中，同时该模型将可用于自动标注任务，在预标注模板“标注模型”中可以选取该模型。预标注模板和自动标注任务的创建详情，请参见自动标注。

待训练任务成功运行完毕后，训练生成的模型将上传到我们创建的空模型中。该训练模型对目标检测的效果如何，可通过模型评估任务进行查看。

创建评估任务
- 单击“训练服务>模型评估>创建评估任务”；
  - 完成评估任务基本信息填写。
    - 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符；
    - 描述：简要描述任务信息，不包含“@#$%^&*<>/”，不得超过255个字符；
  - 设置模型评估参数，有关参数的详细介绍请参考表1 模型评估模板评估指标说明。
  - 选择数据集。数据集需提前在“数据服务>数据集”中创建成功。
    
    说明： 数据集应包含模型标注的物体。如模型标注为car，则所选的数据集应包含car，区分大小写。
- 单击“创建”，评估任务创建成功。
- 查看模型评估结果。模型的评估的维度，取决于模板中选用了哪几种评估指标，并根据指标中配置的参数值计算评估结果，各项指标的评估结果以百分数的形式展现。模型评估结果的详细说明请参见评估结果。