绿盟大赛-ModelArts实现智能花卉识别
目录
- 一、ModelArts实现智能花卉识别的概述
- 1.为什么需要花卉识别？
- 2.传统花卉识别智能化的诉求
- 3.智能花卉识别的概念
- 4.ModelArts实现智能花卉识别的优势
- 二、ModelArts实现智能花卉识别的解决方案
- 1.传统AI开发面临的难题
- 2.ModelArts实现智能化的优势
- 三、ModelArts实现智能花卉识别所需的华为云技术
- 1.ModelArts的基本原理
- 2.ModelArts的使用方式
- 3.AI开发的基本流程
- 3.1 准备数据
- 3.2 训练模型(1)
- 3.3 模型的管理和部署
- 4.ModelArts产品与智能花卉识别的关系
- 5.OBS的基本原理
- 6.OBS的优势
- 7.OBS服务与智能花卉识别的关系
- 8.IAM的基本原理
- 9.IAM服务与智能花卉识别的关系
- 四、ModelArts实现智能花卉识别的华为云实践
- 1.智能花卉识别的实现流程
- 2.资源准备
- 2.1 获取访问秘钥
- 2.2 创建OBS桶和文件夹
- 3.训练模型
- 3.1 导入数据集
- 3.2 创建TensorBoard
- 3.3 导入模型
- 3.4 部署模型
- 3.5 结果验证
- 3.6 资源释放
一、ModelArts实现智能花卉识别的概述
1.为什么需要花卉识别？
花卉是美化生活的一种必不可少的素材，在环境保护、美花庭院、布置居室、陶冶情操，乃至朋友交往，外事活动等方面都有不可替代的作用。随着花卉产业的扩大发展，花卉品种的丰富程度不断加深，自古以来，花卉都是人们传情达意的工具，但是同一种花，不同的颜色，不同的数目代表不同的意思，而不同的花卉也有着不同的寓意，所以如何去鉴别花卉的品种是一个至关重要的问题。
2.传统花卉识别智能化的诉求
- 花卉种类繁多，耗时较长
- 传统人工辨别低，准确度低
- 分类等级复杂 - “门、纲、目、科、属、种”
3.智能花卉识别的概念
- 智能花卉识别=智能+花卉识别
- 智能，即人工智能，利用人工智能在计算机视觉的应用，可以实现智能图像识别、图像分类的功能，在部署好的服务中只需上传想要辨别的花的照片，就可以识别花的品种。
- 花卉识别，即鉴别花卉的种类。
4.ModelArts实现智能花卉识别的优势
- 快速识别
- 准确度高
- 服务部署简单
二、ModelArts实现智能花卉识别的解决方案
1.传统AI开发面临的难题
2.ModelArts实现智能化的优势
三、ModelArts实现智能花卉识别所需的华为云技术
1.ModelArts的基本原理
- 当前AI产业正在如火如茶的发展，为降低AI开发门槛、助力企业AI产业化应用，华为云推出面向AI开发者的全栈AI开发平台ModelArts。
- ModelArts支持海量数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成、并具备端-边-云模型按需部署能力，可帮助用户快速创建和部署模型、管理全周期AI工作流，是一个让用户用得起、用的快、用的放心的一站式AI平台。
- 架构
2.ModelArts的使用方式
3.AI开发的基本流程
3.1 准备数据
3.2 训练模型(1)
3.3 模型的管理和部署
- 管理模型
- 管理模型其实就是导入模型的过程
- 部署模型
4.ModelArts产品与智能花卉识别的关系
- 针对预置的花卉图像数据集，对已有图像数据进行标注，然后使用预置的“ResNet_v1_50” 算法对数据进行训练，得到一个可用的模型，最后，将此模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务识别输入图片的花卉种类。
5.OBS的基本原理
- 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海外存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。
- 对象object：是OBS中数据存储的基本单位，用户上传至OBS的数据都以对象的形式保存在桶中。
- 文件夹：通常，我们将对象等同于文件进行管理，但是由于OBS是一种对象存储服务，OBS就模拟文件夹。
- 桶Bucket：是OBS中存储的容器。
- AK/SK：OBS使用AK/SK加密的方法来验证某个请求发送者身份。
6.OBS的优势
7.OBS服务与智能花卉识别的关系
- 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及模型。
8.IAM的基本原理
9.IAM服务与智能花卉识别的关系
四、ModelArts实现智能花卉识别的华为云实践
1.智能花卉识别的实现流程
2.资源准备
2.1 获取访问秘钥
2.2 创建OBS桶和文件夹
3.训练模型
3.1 导入数据集
3.2 创建TensorBoard
3.3 导入模型
3.4 部署模型
3.5 结果验证
3.6 资源释放
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