发布后的服务,可以在“我的服务”中进行查看,修改:
2.8. 接口赋权
在正式使用之前,还需要做的一项工作为接口赋权,需要登录EasyDL控制台中创建一个应用,获得由一串数字组成的appid,然后就可以参考接口文档正式使用了,也可以直接点击服务界面的"立即使用"进入赋权界面:
3. 测试不同算法:
现在物体检测支持 FasterRCNN、YoloV3、mobilenetSSD,三种算法。我们在第2章使用的是YoloV3,在本章我们将对其他两种算法建立不同版本的服务,并互相进行对比。
3.1. 算法简介:
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。因为具体算法内容很长,在这里只能进行一个简单的说明。
为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但速度较慢,不能满足实时检测场景。为了解决这一问题,另一类方式出现了,称为one-stage, 典型代表是Yolo, YoloV2, YoloV3等。他们识别速度很快,可以达到实时性要求,而且准确率也基本能达到faster R-CNN的水平。
Faster R-CNN准确率mAP较高,漏检率recall较低,但速度较慢。而yolo则相反,速度快,但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点。它的贡献在于它利用了多层网络特征,而不仅仅是FC7。
3.2. V2版(Fast RCNN):
在任务界面选择新建任务:
具体操作参考第2章的内容即可,区别在于网络选择Faster_R-CNN-ResNet50-FPN。训练后的模型效果如下所示:
