采用百度飞桨EasyDL完成指定目标识别

Posted 2022-03-24 DS小龙哥

一、简介

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：

下面就从0开始，介绍如何使用EasyDL完成指定的目标检测。

二、创建数据集

要完成目标检测模型训练，首先需要准备数据集，然后进行标注，再进行训练，得到模型后就可以进行验证了。

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

（2）选择目标检测

（3）创建数据集

设置数据集名称，我这里目标检测是识别图片里的云宝。（云宝是一个布娃娃）

这个就是接下来要识别的云宝：

（4）准备数据集
要让电脑寻找这张图片里有没有云宝，首先就得让电脑区分出那些不是云宝，那些是云宝，需要准备大量的图片让电脑学习。
我这里已经准备了云宝相关的图片，如果你要识别图片里的其他目标，都是一样的流程。

将素材图片目录压缩成zip压缩包格式，接下来上传到EasyDL数据集。

上传到刚才创建的数据集里。

等待导入完成。

（5）标志数据集
上传导入完成后进行标注。

标注前先添加标签，标签支持中英文两种，如果有多个目标需要识别，就创建多个标签，然后标注时，采用这个标签去标注图片里对应的目标即可。

我这里就创建一个 ‘云宝的’标签。

开始标注。

使用矩形框，框住要识别的物体。

矩形框绘制后会弹出选择标签的提示，选择对应的标签即可。

陆续标注中。。。

如果图片特别多，也可以开启智能标注，也就是机器自动根据你标注的去标注剩下的图片，但是效果还是没有自己手动标注的准确，后续还需要人工确认的。

这里可以看到标注的情况，剩余多少没有标注。

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100%，标注的比较完美，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，这里就发布成本地离线SDK。

发布的平台支持多种选择，我当前需要在win10上使用，这里就选择发布成windows版本。

目前有几个加速模型的选项是限时免费的，那就一并勾选上。

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）下载模型
选择左边选项栏EasyEdge本地部署--->纯离线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。

这里看到有两个已经发布完成，那就先下载一个进行测试，这里选择的是加速版。

下载下来解压。

先看里面这个README.md文件，了解本地电脑需要准备什么环境。
目前win11兼容性不好，最好不要使用win11测试。

# 依赖环境说明

## 硬件

+ 仅支持Intel CPU
+ CPU型号需支持安装OpenVINO，可至[OpenVINO官网](https://docs.openvinotoolkit.org/2020.3/_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html)查看

## 操作系统

+ 64位Windows 7及以上
+ 64位Windows Server 2008 R2及以上

## 软件

+ .NET Framework 4.5
+ Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013
+ Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015-2019

（2）申请序列号
模型下载之后，需要序列号激活才能使用，每次训练一个模型，就可以申请2个序列号，每个序列号的使用时长是3个月，到期之后再申请一个序列号替换即可。
同一个设备上，不管发布多少次模型，下载多少次，只需要一个序列号即可，不需要每次下载模型都换新的序列号（浪费）。
序列号获取地址：https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1648050814049#/ai/easydlLiteImage/serial/list

点击新增测试序列号，就可以弹出申请框，如果下载的模型是加速模型就选择申请加速版序列号，基础版本就选择基础版本序列号，点击确定即可。
如何觉得模型好用，商业价值到位，也可以买永久授权序列号，永久使用。

（3）本地运行模型

打开解压的目录，运行EasyEdge.exe打开软件。

填入刚才的申请的序列号，启动服务。

这个EasyEdge.exe启动服务后就开启了一个服务器，上面会提示当前服务器访问的IP地址和端口号。 点击这个链接就可以打开浏览器快速测试，

选择一张图片进行识别，看下面结果识别的非常准确。（注意：我选择的这张不是训练数据集里的，是额外的测试数据集里的一张图片）

到此，整个训练流程已经完毕。

六、开发软件集成识别功能

测试完毕后，如果是自己要做具体的产品，接下来就自己开发软件，调用SDK完成功能集成即可。

这个云宝测试我虽然没有写软件集成，但是之前写了一个疲劳驾驶系统，可以贴图看一下效果。

注意：我这演示这个软件我是运行的疲劳驾驶的模型。

识别吸烟、未系安全带、玩手机、打哈欠 等动作。

最后：大哥领进门，修行靠个人。