用了一个b站的懒人包，第一次炼丹成功，做的最简单的A/B二分类，看起来效果不错，训练集和测试集识别率都挺高，95%
结果测试新数据，识别A几乎全对，识别B几乎全错（全都认成A了）
跟同学交流一番，可能是背景干扰太大，准备换成目标检测来做，正好以前看到一个yolov5教程，拿来为我所用(●’◡’●)
结果遭遇了labelimg闪退，最后通过conda create新建环境pip解决了
一些labelimg玄学小技巧
记得打开自动保存哦
标了一会儿就累了，躺Orz，明天继续吧
和老师同学讨论后，我认为主要原因就是直接做分类了，颜色、背景等都是很明显的干扰因素，这个任务下做目标检测更合适
目前已经标记了一半的数据，等全标记完炼第二炉丹
今天又是标记数据的一天
昨天是在win上标记的，但是我的mac更轻薄，所以带出来标记，没想到复制过去的label不能直接用，结果上午全都重新标记了一遍
后来labelimg又开始抽风了，时不时闪退，体验极差，玄学小技巧也不管用了
开始找其他代替工具，发现一个label studio，但是这个东西本地部署以后非常卡顿，保存好几秒，加载图片又要好几秒，继续搜
发现百度的paddelpaddle有一个自动标记的eiseg，然后开始折腾起paddle这些套件
回头一看，上午标记完的数据已经跑完100epoch了，验证出来的效果貌似不错
但是实际测试的时候又拉垮了，还是上次那样
错怪它了，那个时候电脑不知道在运行什么太烫了，所以卡得一批，现在冷却下来还挺好用
