使用 ModelArts 自动学习快速构建猫科动物识别应用

阅读数:46 2019 年 9 月 29 日 16:12

使用ModelArts自动学习快速构建猫科动物识别应用

在电视节目中,经常看到主持人对花豹、美洲豹傻傻地分不清楚,作为猫科猛兽迷,真是叔可忍,婶不可忍。我们就用 ModelArts 的自动学习来识别一下吧。

服务配置

在使用 ModelArts 服务之前我们需要添加访问密钥,授权作业能够访问华为云存储 OBS.
1. 生成访问密匙:在用户基本信息 > 管理我的凭证页面新增访问秘钥,创建后秘钥会下载到本地。
2. 设置 ModelArts 全局配置:在 ModelArts 服务页面,添加访问秘钥,以授权访问 OBS,就使用 ModelArts 各项功能。
(太简单了,这里就略过吧。哈哈)

创建自动学习项目

服务配置好以后,我们就随心所欲地构建我们自己的应用了。

1. 通过 obs browser 创建一个 OBS 桶。

名称为“ai-mission1-cat”,同时在创建的 OBS 桶下创建文件夹“/automl/cat”

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2. 进入“ModelArts”管理控制台界面。

单击左侧导航栏的“自动学习”,进入“自动学习”界面。

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3. 创建项目。

点击“图像分类”创建项目按钮,创建自动学习 > 图像分类项目,自定义项目名称(本例输入 exeML-cat),训练数据选择 OBS 路径 /ai-mission1-cat/automl/cat/(cat 目录是一个空目录即可),点击“创建项目”完成图像分类项目创建。

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图片标注

1. 上传图片

项目创建好后,我们就可以上传图片进行训练了,我们可以一次选择多张图片,批量上传。

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2. 图片标注

进入“未标注”页面。批量选中相同类别的图片,然后选择标签(如下图所示:如果标签不存在,需要手动输入,这里我们输入“猎豹”),最后点击“确定”按钮。

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3. 校验图片标签

完成所有图片标注后,进入“已标注”页面。右边“全部标签”中列举了所有的标签,以及每个标签下的图片数量。

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模型训练

在“数据标注”界面中,首先设置训练时长为 0.1(减小训练时长的同时,可能会降低模型精度),然后点击“开始训练”按钮,即可开始训练。

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模型部署

在“模型训练”页面等待训练完成(不超过 6 分钟),训练完成后,可以查看模型的精度,在本例中训练中,只有狮、虎、猫、猎豹时,准确率是 100%,可是我把花豹和美洲豹加入训练后,下降到了 91%。这两种可能是太相似了吧。

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点击“部署”按钮,将模型部署为一个在线服务。

服务测试

在“部署上线”页面,等待服务部署成功。部署成功后,点击“上传本地图片”按钮,我们就选一张美洲豹的图片吧。

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点击“预测”按钮进行预测:

使用ModelArts自动学习快速构建猫科动物识别应用

可以看到预测结果:62.8% 可能是美洲豹。换个姿势,再来一次:

使用ModelArts自动学习快速构建猫科动物识别应用

出乎意料,AI 已经出色地完成任务,成功地区分出了美洲豹和花豹,小伙伴们,你们分得清吗?

本文转载自公众号华为开发者社区(ID:Huawei_Developer)。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/PQX_nqrV-zIkA9w2jWqnnA

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