使用百度EasyDL定制化图像识别(一)
最近在做工程实训,课题是使用百度的EasyDL定制化图像识别来识别垃圾种类,没错,就是垃圾!先了解一下什么是EasyDL:EasyDL是一款定制模型训练和服务平台,我们可以根据自己的需求来创建自己的模型,使用合适的训练集来进行训练,训练完成后校验训练结果,如果满足我们的需求就可以申请发布了,发布成功后就能获取API或SDK,可以用于实际应用了。
EasyDL目前支持创建两种模型:图像分类模型和物体检测模型,图像分类模型适用于图片中主体相对单一的场景,用来识别图中是否是某类物体、状态、场景;物体检测模型适用于图片中有多个物体的场景,在图片中有多个物体的情况下识别出每个物体的类型、位置、数量。比如某张关于狗的图片,图像分类可以识别图片中的狗是什么品种,物体检测可以识别图片中有几只狗,分别是什么品种。下面是使用EasyDL的具体步骤:
1、创建模型:进入EasyDL定制化图像识别,点击模型中心-->创建模型,填写模型名称、联系方式和模型描述
2、创建好模型之后,接着要创建数据集,什么是数据集?数据集就是用来训练模型需要的数据集合,比如我们要做水果的识别,就要准备包含很多水果图片的数据集,注意:上传的数据集中文件夹的名称不能是中文!
3、创建好模型和数据集之后我们就可以进行训练了,训练模型需要的时间长短主要由数据集的大小决定
4、等待模型训练完成就可以校验模型了,识别的结果是玻璃杯(glass_cup),置信度是99.99%
5、如果觉得训练的模型的准确率已经满足我们的需求,就可以申请上线我们的模型了,上线模型需要进行审核,审核成功就可以使用我们的API接口了
下一篇讲述如何在Python中请求服务
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