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使用百度飞桨 EasyDL 完成垃圾分类

本站内容均来自兴趣收集,如不慎侵害的您的相关权益,请留言告知,我们将尽快删除.谢谢.

一、EasyDL 产品介绍

 

EasyDL 从 2017 年 11 月中旬起,在国内率先推出针对 AI 零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛 AI 开发平台,提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式 AI 开发能力。对于各行各业有定制 AI 需求的企业用户来说,无论您是否具备 AI 基础,EasyDL 设计简约,极易理解,最快 5 分钟即可上手学会,15 分钟完成模型训练。

 

采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据,经过 EasyDL 加工、学习、部署后,可通过公有云 API 调用,或部署在本地服务器、小型设备、软硬一体方案的专项适配硬件上,通过离线 SDK 或私有 API 进一步集成,流程如下:

 

 

二、数据集创建

 

要完成垃圾分类模型训练,首先需要准备数据集,导入数据,数据分析,再进行训练,得到模型后就可以进行验证了。

 

使用 EasyDL 前,首先得创建百度账号,完成实名认证之后再进行下面的步骤。

 

(1)点击立即使用

 

 

EasyDL 官网地址:https://ai.baidu.com/easydl/

 

(2)选择图像分类

 

垃圾分类数据体验地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/108025

 

其他类型数据集大家也可在该网址进行搜索: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

 

 

(3)创建数据集

 

 

设置数据集名称,设置为垃圾分类。该数据集已经分类在不同的文件夹中,属于有标注信息,以文件夹命名分类。

 

(4)数据分析

 

 

 

三、训练模型

 

数据集标注完成之后,接下来就创建模型,开始训练。

 

(1)点击创建模型

 

(2)填写信息

 

(3)选择训练

 

(4)配置训练参数

 

EasyDL 支持多种部署方式,可以根据自己使用的环境选择。

 

我这里训练的模型需要在本地设备使用,这里我就选择本地部署,选择通用小型设备。 数据集就选择刚才标注的。

 

然后开始训练。 目前有免费的算力,也可以花钱买配置更加高的算力,训练速度会快很多,当然,免费其实一般也够用了,时间也很快。

 

 

接着就等待训练,训练完成后邮箱、手机短信会收到提醒的。

 

鼠标光标放在这里,可以看到训练的进度。

 

 

(5)训练完成

 

经过一段时间等待,模型已经训练完成。

 

通过训练结果可以看到,我的模型精度是 93.66%,训练的结果很好。

 

四、发布模型

 

训练完成后,接着就要发布模型,模型发布后就能下载使用了。

 

我这里的环境需要本地离线使用,这里就发布成浏览器 / 小程序。

 

发布的平台支持多种系统,Windows,MacOS, Android。

紧接着就进行发布了,等待一段时间,发布完成后就可以下载了。

 

五、下载模型进行测试

 

(1)小程序体验

 

选择左边选项栏浏览器 / 小程序部署 —> 浏览器 / 小程序服务找到发布的模型列表,下载对应的模型。我这里就下载精度最高的这个加速模型。

 

 

点击小程序体验,使用百度 APP 扫描二维码上传图片即可快速体验。

 

小程序结果

 

(2)浏览器部署体验

 

 

到此,整个训练流程已经完毕。

 

六、总结

 

通过本教程,大家能够发现 EasyDL 的使用是非常便捷的,从数据的分析、模型训练到最后的模型部署,一站式解决了 AI 应用的全部问题。即使是小白用户也能够轻松完成模型训练到部署,并且迭代速度飞快。最后,希望大家在 AI 应用上使用 EasyDL 开发更多的功能,加油!

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