视觉智能平台新建了两个数据集，通过"数据集"训练好了模型, 在进入评估环节时, 总是空白: 啥原因？

你好，你遇到的问题可能有多种原因。首先，如果你的模型在评估环节总是空白，那么可能的原因包括：

1. 数据集准备的问题：你可能没有按照对应数据集格式的要求准备好数据。例如，如果你正在使用COCO数据集，你需要确保你的“annotations”文件夹内存放了正确格式的json文件，并且“train_sample”文件夹中存放了待训练的图像。

2. 数据集标签空间不统一：如果多个数据集被拼接起来进行训练，而各数据集的标签空间（即标签的含义）不一致，可能会导致模型性能下降或评估结果不准确。

3. 数据集标注不一致：由于各数据集的标签空间不统一，可能导致各数据集的前景背景定义不同，进而影响模型的训练和评估。

4. 数据集筛选问题：在数据集管理页面，你可以通过包含的标签进行数据集的筛选。如果你没有正确地筛选到你训练模型所使用的数据集，也会导致评估环节出现问题。

要在这里评估。此回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”