作者:才能我浪费99
1. 简介:
1.1. 什么是EasyDL专业版
EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台,目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向,内置百度海量数据训练的预训练模型,可灵活脚本调参,只需少量数据可达到优模型效果。
适用人群:
专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者
支持定制模型类型。
1.2. 支持视觉及自然语言处理两大技术方向:
视觉:支持图像分类及物体检测两类模型训练。
任务类型: 预置算法
图像分类: Resnet(50,101)、Se_Resnext(50,101)、Mobilenet Nasnet
物体检测: FasterRCNN、YoloV3、mobilenetSSD
自然语言处理:支持文本分类及短文本匹配两类模型训练,内置百度百亿级数据所训练出的预训练模型ENNIE.
ERNIE(艾尼)是百度自研持续学习语义理解框架,该框架可持续学习海量数据中的知识。基于该框架的ERNIE2.0预训练模型,已累计学习10亿多知识,中英文效果全面领先,适用于各类NLP应用场景。
任务类型 :预置网络
文本分类: BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM
短文本匹配:SimNet(BOW、CNN、GRU、LSTM)、FC
1.3. EasyDL专业版特点
预置百度百亿级数据规模的预训练模型,包括丰富的视觉模型及自然语言处理模型ERNIE,训练效果更突出。
对比经典版,支持代码级调整模型参数和模型结构,封装底层算法逻辑细节,代码行数更少,更易有算法基础的开发者上手。
支持从数据管理,模型训练到模型部署一站式AI服务。
如果说EasyDL经典版是倚天剑,PaddlePaddle是屠龙刀,那么EasyDL专业版就是刀剑合璧。
2. 评测案例
该应用为一个特种车辆识别的应用,主要识别邮车和消防车,未来可以扩展加入更多的车辆种类,对于特种车辆管理有很好的应用价值。
2.1. 整体说明
EasyDL专业版的工作流程如下图所示:
EasyDL专业版的主界面如下图所示:
2.2. 业务需求:
需要对各种特种车辆进行识别,在本评测中为邮车、消防车两种。
2.3. 上传并标注数据:
首先需要建立特种车辆数据集,在主界面上点击“数据管理/标注”就可以进入数据管理界面,具体步骤如下:
1.设计标签
在上传之前确定想要识别哪几种物体,并上传含有这些物体的图片。每个标签对应想要在图片中识别出的一种物体。在本例中只有2个标签,就是邮车(标签:youche)和消防车(标签:xiaofang)。
例如:
2.准备图片
基于设计好的标签准备图片:
每种要识别的物体在所有图片中出现的数量最好大于50
如果某些标签的图片具有相似性,需要增加更多图片
一个模型的图片总量限制4张~10万张
图片格式要求:
• 目前支持图片类型为png、jpg、bmp、jpeg,图片大小限制在4M以内
• 图片长宽比在3:1以内,其中最长边小于4096px,最短边大于30px
图片内容要求:
• 训练图片和实际场景要识别的图片拍摄环境一致,举例:如果实际要识别的图片是摄像头俯拍的,那训练图片就不能用网上下载的目标正面图片。
• 每个标签的图片需要覆盖实际场景里面的可能性,如拍照角度、光线明暗的变化,训练集覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强。
本例中从网上找了30多张不同角度的特种车辆图片。(因为是测试版,所以图片较少,实际应用的时候每种标签的图片不应少于50)
3. 上传和标注图片
先在【创建数据集】页面创建数据集:
如果训练数据需要多人分工标注,可以创建多个数据集。将训练数据分批上传到这些数据集后,再将数据集"共享"给自己的小伙伴,同步进行标注。
再进入【数据标注/上传】:
1.选择数据集
2.上传已准备好的图片
3.在标注区域内进行标注
首先在标注框上方找到工具栏,点击标注按钮在图片中拖动画框,圈出要识别的目标。
如下图所示:
然后在右侧的标签栏中,增加新标签,或选择已有标签
2.4. 创建项目和任务
