ModelArts AI和你一起在這個春天挖野菜

入春之后，絕大多數植物都開始換發生機，人也變得精神了許多。要說春天有什么好吃的，那必然是野菜了。春天的野菜十分鮮美，吃到肚子里可謂是好處多多?？墒且安四敲炊啵以趺捶值们迥兀肯旅嫖覀兙鸵黄鹜ㄟ^華為ModelArts AI 開發平臺，開發一個圖像分類的模型，來告訴我們這些野菜叫什么。

在開始我們的實驗之前，我們需要先了解下，什么是圖像分類。圖像分類是計算機視覺中最基礎的任務，圖像分類任務是根據圖像的語義信息，判斷圖像中物體的類別，比如貓狗、嬰兒等等。圖像分類也是圖像檢測、物體分割、行為分析等其他高層次視覺任務的基礎。在多領域有著廣泛的應用。比如我們手機中，可以對手機拍攝的圖片進行分類，方便我們很快的找到自己需要的圖片，再比如我們可以通過手機拍攝圖片，通過分析圖片的信息，可以在線購買相關的物品，甚至在目前的醫學領域，圖像檢測也有了落地的應用。

話不多說，我們一起操練起來

一、準備數據集

工欲善其事必先利其器，在做智能訓練的時候，我們必須要有相關的數據來進行訓練，好的數據集直接影響后期模型的準確度。在圖像分類中，常見的開源數據集有：貓狗分類數據集、數字識別數據集、花卉識別用的數據集以及其它數據比較完整的數據集。下圖展示了圖像分類常見到的開源數據集

當然我們也可以通過搜素引擎，找到我們所需要訓練的素材，重要點就是：大圖、高清、無碼。

二、上傳OBS 存儲

這里我們使用華為OBS來存儲我們的訓練數據。OBS可以簡單的理解為我們電腦的硬盤，不同的是，OBS可以在MoerlArts平臺上直接被調用。這樣大大方便了我們做訓練。這里需要提個概念，“桶”這個是OBS 里的術語，可以理解為電腦上的C\D盤。至少我是這么理解的。然后我們可以在里面創建不同的文件夾，來放置我們實驗用到的數據集。

這里我通過OBS 客戶端來上傳我們的數據集，相對比較方便

進入剛剛進入的桶，然后按下圖操作上傳我們準備好的數據集。

三、數據標注

剛剛我們已經上傳到OBS 中，現在我們對上傳的數據集進行標注，簡單的理解就是我們告訴系統，這個圖片里的事物都是些什么，讓他認識并記住，方便我們以后對它進行訓練

1、進入AI 平臺

2、新建項目并引用數據集

數據集輸入位置，可點擊右側的小文件夾圖標進行快速選擇

參數完成后，點擊創建項目，完成項目創建

3、數據標注

項目創建完成后，我們進入下圖

可以看到，我們準備的訓練圖片已經全部顯示出來了，下面我們就開始進行數據標注，選擇同類型的圖片，然后輸入數據標簽，點擊確定，即可完成數據標注工作。

下圖是數據集標注完成圖

4、訓練模型

完成 數據集的標注，下面開始進行數據模型的訓練，點擊右上角開始訓練，進入訓練界面

勾選使用免費的GPU 資源，點擊下一步

點擊提交，開始訓練模型

等待模型訓練完成

訓練中出現的異常，可以點擊異常圖片查看詳情

我這邊是由于數據集中有png 圖片造成的，可以在訓練完成后，在OBS 中刪除對應的圖片，在同步下數據集，重新進行訓練即可

4、訓練完成

在這里我們可以查看訓練的準確度等參數，然后點擊部署按鈕，開始部署剛剛訓練好的模型

部署規格如下圖所示

等待部署完成

部署完成

點擊上傳，進行圖片預測

同時，也可以通過URL 接口進行調用，在通過調用手機端的攝像頭，就可以愉快的識別野菜了。

今天的實驗就到這里，我們下期再會。

溫馨提示：

不常吃野菜的朋友，建議不要盲目去挖，想嘗鮮可以到菜市場買點回家，這樣的野菜吃起來更安全一些哦。

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