来源：PaperWeekly本文约1700字，建议阅读5分钟 本文为你介绍一款小程序“AI数签神器”。

Make AI everywhere 不只是工程师的一句口号，如今，AI不光已经在金融、医疗、工业等行业取得了令人惊叹的表现，它还深入到了日常生活的方方面面。

国庆去哪旅游还没定下来，打开电脑，出行网站就会根据你的个人历史数据智能推荐出你可能喜欢的相关景点，如果有疑问要找客服，智能语音服务就能答疑解惑，出门有手机导航为你规划最佳行进路线，想找美食，打开相关应用就会为你自动筛选相关饭店，现在，甚至撸个串能用上AI了。

但吃串串容易，数签签难。每当我们撸完串，扫码结账前，总要等待服务员一个个数签结算，他们每天都要进行这样的重复性工作。

好在，为了解决数签难题，现在有一款AI数签神器上线了。服务员只需对着签子底部拍张照片，就能实现一秒“数签”，让服务员简洁优雅地从这种繁琐的日常工作中解脱。

这款叫做《百度AI数签神器》的小程序由百度研发。据了解，上线这个数签小程序，前期只需要进行小批量的数据标注，通过把标注好的图片上传平台进行模型训练，最快半小时，专属的数签模型就轻松生成了。随后结合百度APP，就开发出「百度AI数签神器」小程序。

这次“AI数签神器”，就是在百度飞桨EasyDL一站式开发平台完成模型训练的。EasyDL是百度飞桨推出的零门槛AI开发平台，开发者不需要有算法基础，就能在平台上完成数据上传、标注和训练，可视化操作几步就可以完成一个AI模型。

“数签”模型之所以快且准，核心离不开百度飞桨EasyDL图像-物体检测模型的支持，它是零算法基础定制高精度图像应用AI模型，提供端云多种灵活部署方案。

模型训练过程有多简单呢？只需四步就可以得到你想要的识别效果：

第一步：创建模型

确定模型名称，记录希望模型实现的功能。

由于我们的目标是统计竹签数量，那就需要定位竹签，然后统计竹签出现的次数。对于这类要定位出物体区域，并识别为竹签的场景，在EasyDL可以使用物体检测模型来完成。

第二步：上传并标注数据

检测功能的模型：上传数据后，需要在数据中标注出需要检测的具体目标。

要知道，数据的获取是一个比较长的过程，这个过程中需要开发者去采集数据，标注数据，清洗数据，每个流程都可能会占用我们较多的人力。

别担心，百度推出的一站式数据处理和服务平台EasyData，主要围绕AI开发过程中所需要数据采集、数据清洗、数据标注等业务需求提供完整的数据服务，帮助你提升模型训练的效果。

在竹签数据集中，采集的图片竹签占比小，背景干扰多，可以通过数据清洗模块批量裁剪掉非目标的背景区域，保留核心竹签区域。

第三步：训练模型并校验效果

选择部署方式与算法，用上传的数据一键训练模型；模型训练完成后，可在线校验模型效果。

EasyDL平台的用户可根据模型部署环境以及对预测时延的要求来选择模型，一般情况下，时延越大，精度越高。

得到模型的初步效果后，用户还可以根据其特点进一步优化。

首先是数据增强，竹签图片量不大，为了扩产数据集并提高模型的泛化性，可以采用数据增强策略。

其次是优化超参数，如锚框大小、输入分辨率、学习率、优化器等。百度飞桨EasyDL平台提供自动超参搜索服务，能大幅提升模型的效果。同时，EasyDL支持早停、失败重试、表现差的试验复用优秀试验的预训练权重等功能，使训练更加高效。在EasyDL线上多场景模型精度可以平均提升10%以上。

最后是智能评估。通过查看指标、归因分析、有针对性地收集和修正数据并进行模型迭代，模型调优的效率普遍可以提升50%，在有些数据集上精度甚至可以提升20%以上。

第四步：发布模型

根据训练时选择的部署方式，将模型以云端API、设备端SDK等多种方式发布使用。

EasyDL提供灵活丰富的服务部署形态，包括公有云部署、本地服务器部署、设备端SDK、软硬一体产品等。它还支持4大操作系统，15+芯片类型。

在AI模型开发的部署阶段，除了硬件的适配性，性能一直是开发者最关心的核心问题，很多场景对时延都有非常高的要求。EasyDL引入计算图优化、模型压缩等功能，能够大幅降低模型的体积，以及内存/显存的占用，如模型内存占用可以降低60%。同时，在本地部署中，通过端到端的硬件加速和异构计算的合理编排等机制，可以最大化发挥AI芯片的潜力，提升本地模型推理的性能。

从创建模型到模型发布，到此，整个模型训练的整个过程就结束了。与大家所熟知的那样，百度AI不止能做高大上的工业检测、电力巡检等专业应用场景，更重要的是，百度AI给我们展示了技术可以非常贴近日常生活，AI可以有烟火味，他们也真正做到了将AI落地到各领域，改变人们的生活。同时，可以看到，EasyDL平台让AI开发变得很容易就能上手，不是专业的算法工程师，也可以用它开发各种应用。

编辑：于腾凯