零代碼美食分類模型開發(fā)

本案例將詳細介紹怎樣用ModelArts自動學習基于美食數(shù)據(jù)集快速構建美食識別應用。

ModelArts自動學習具有零代碼、零AI背景、泛化能力強的特點，用戶無需編碼，無需AI背景，就可以使用自動學習快速構建自己的AI應用。

準備工作

參考此文檔，完成ModelArts準備工作。包括注冊華為云賬號、ModelArts全局配置和OBS相關操作。

準備數(shù)據(jù)

下載數(shù)據(jù)集

點擊此處下載數(shù)據(jù)集壓縮包至本地，然后解壓。可以得到文件夾foods_recognition。

訓練集位于foods_recognition\train目錄下，共4類美食，每個類別10張圖片。測試集位于foods_recognition\test目錄下。

該數(shù)據(jù)集包含的美食及其類別如下圖所示：

上傳數(shù)據(jù)

使用OBS客戶端上傳foods_recognition文件夾至一個北京四的OBS桶。

打開OBS客戶端，輸入賬號名（登錄華為云右上角的用戶名稱）、AK、SK，最后點登錄。

點擊“創(chuàng)建桶”

區(qū)域：北京4

多AZ：關閉

桶名：自己定義，要求具有唯一性

點擊新創(chuàng)建的桶名：food518，點擊“上傳”，彈出上傳對象對話框

點擊“添加文件夾”，選擇剛才下載、解壓后的文件夾，選擇成功后出現(xiàn)“3”的一條信息，最后點擊確認，彈出對話框選擇是。

完成后的會看到剛才上傳的文件，存儲總用量為2.31MB

確認正確后退出OBS客戶端。

創(chuàng)建圖像分類項目

點擊進入ModelArts自動學習界面，確認“北京四”，點擊“自動學習”，創(chuàng)建圖像分類項目。

然后點擊“圖像分類”創(chuàng)建項目按鈕，按照如下示例填寫參數(shù)：

名稱：自定義

數(shù)據(jù)來源：新建數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集輸入位置：選擇train目錄所在的OBS路徑。

數(shù)據(jù)集輸出位置：保存數(shù)據(jù)標注文件的OBS路徑，需要新建。

最后點擊“創(chuàng)建項目”按鈕完成圖像分類項目創(chuàng)建。

圖片標注

進入“未標注”頁面。批量選中相同類別的圖片（1~4步），然后添加標簽（如果標簽已經(jīng)存在，可以直接選擇），最后點擊“確定”按鈕。如下圖所示（如果對操作流程不熟悉，可以查看右上角的“操作指導”）：

“全部標簽”中列舉了所有的標簽，以及每個標簽下的圖片數(shù)量。

完成所有圖片標注后，進入“已標注”頁面。在該頁面可以校驗圖片標簽，如果標注有誤，可以在該頁面修改標簽。如果發(fā)現(xiàn)標簽不正確，可以選中圖片，重新選擇標簽。

模型訓練

點擊“開始訓練”按鈕，設置訓練時長為0.1(小時)，

計算規(guī)格：自動學習免費規(guī)格（GPU），

我已閱讀并同意以上內(nèi)容打“√”

其他默認。然后點擊確認按鈕，提交訓練作業(yè)。如下圖所示：

模型部署

在“模型訓練”頁面等待訓練完成，不超過6分鐘。訓練完成后，可以查看模型的精度：

點擊“部署”按鈕，計算節(jié)點規(guī)格選擇：自動學習免費規(guī)格（CPU）

我已閱讀并同意以上內(nèi)容打“√”

點擊“確認”按鈕，將模型部署為一個在線服務，大概需要5分鐘左右。

在線服務本質(zhì)上是一個RESTful API，可以通過HTTP請求訪問。本案例在網(wǎng)頁上測試在線服務。

在“部署上線”頁面，等待服務部署成功。部署成功后，點擊“上傳本地圖片”按鈕，上傳一張本地的測試圖片（從測試集test目錄中挑選）。如下圖所示：

分別上傳test目錄中的各種美食圖片，進行預測，并截取如下樣式的圖片，圖片中必須包含右上角的華為ID！！！

圖片中必須包含右上角的華為ID！！！

圖片中必須包含右上角的華為ID！！！

關閉在線服務

在“部署上線”頁面，點擊“停止”按鈕，停止在線服務，否則會持續(xù)收費：

作業(yè)1

1、點此鏈接下載新的數(shù)據(jù)集，解壓得到foods_recognition_assi，test目錄中是預測的四張圖，train目錄是新增的圖片，在"圖片標注"這一節(jié)，添加train目錄中的圖片進行標注，再重新訓練和預測；

機器學習 對象存儲服務 OBS

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