“福”虎生威丨基于ModelArts的AI識“福”丨【華為云AI賀新年】

0. 前言

每年春節，“福”字總是少不了的。人們習慣在門上掛春聯，中間貼“福”，還要倒貼，“倒"諧意“到”，表示“福到”。市面上也有著大小形狀各異的春聯，面對各種各樣的春聯，如何快速的從中找出“福”字？如何讓機器認識到“福”字呢？本文使用 ModelArts 開發平臺，完成數據標注、模型訓練和部署上線，最后達到一鍵識別“福”字的效果。

1. 準備工作

創建桶，參考官方文檔： https://support.huaweicloud.com/usermanual-obs/obs_03_0306.html

新建文件夾，參考官方文檔：https://support.huaweicloud.com/usermanual-obs/obs_03_0316.html

登錄OBS服務，創建OBS桶和文件夾。（請自定義桶名稱，不能與其他桶重名）

按照上述步驟創建好，可以到桶列表查看自己創建的桶。

點擊自己創建的桶。

進入后，點擊“對象”-> 新建文件夾。

默認加密 和 歸檔數據直讀 選擇關閉。

至此準備工作完成。

2. 獲取圖片

下載一些圖片。

3. 進入ModelArts平臺

創建項目

新建數據集輸入文件夾。

新建數據集輸出文件夾。

各項參數配置好后，點擊 “創建項目”。

數據標注

隨后來到數據標注頁面，依次點擊“未標注”和“添加圖片”。將剛剛下載好的圖片添加進去。

上傳完之后，任意點擊一張圖片，開始進行標注。

標記完之后，點擊項目名稱，并選擇確定。

模型訓練

點擊“開始訓練”。

進行訓練設置，確定后提交。

訓練中。

訓練完成。

訓練完成之后，可以返回自動學習頁面，查看訓練狀態。（在后面的部署完成之后也可以查看部署狀態）

部署上線

選擇部署，計算節點規格選擇“自動學習免費規格（CPU）”。之后提交部署，等待一段時間。

任務提交成功，部署中。

部署成功，正在運行。

上傳預測的圖片，點擊“預測”。

4. 總結體會

樣本數量和標簽數量都會影響模型訓練的準確率，要想達到一個理想的準確率，不是很容易。總的來說，ModelArts平臺對用戶非常友好，使用體驗也很棒，希望平臺不斷完善，越做越好！

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AI AI開發平臺ModelArts

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