YOLOv3口罩检测华为AI开发平台ModelArts上手体验之旅
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文章目录
📕 了解 ModelArts
ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流、具备以下特性
ModelArts 具有门槛低、高效率、高效能、易运维等特点
-
低门槛:开箱即用,零基础3步即可构建AI模型
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高效率:AI开发全流程可视化管理,生产效率百倍提升
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高性能:自研MoXing框架,极致提升开发效率和训练速度
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易运维:灵活支持多厂商多框架功能模型统一纳管
ModelArts 目前主要分为以下两大板块
借图、带各位小伙伴了解一下、当前业界、大厂进行深度学习相关模型开发部署的一套流程
- 肉眼可见、数据集的准备和处理、几乎占据了整个深度学习模型开发部署 流程体系的半壁江河
- 因此、借助和熟悉使用一些当前好用的数据标注工具成为大部分初级算法开发工程师一些时候不得不掌握的基础技能
- 而ModelArts 平台的诸多实例 AI 模型会使得大家更易了解相关模型训练、推理、部署各个阶段
在 ModelArts 逛了一圈之后发现、 AI Gallery 社区平台相当有趣味性、并且有很多可以学习的知识点
于是随即注册 华为 AI开发平台ModelArts 、开始一波上手体验
后续有机会、也会发布自己训练出来好玩的模型到这个平台
📘 口罩检测、实例运行
AI Gallery 平台有一些经典的 深度学习应用案例、可以学习 、如下图所示
- 本文就以 YOLOv3_Darknet53骨干网络进行口罩检测 展开记录
这里有博主准备的一个小型 口罩数据集、大家可以免费下载、用来检测着玩儿
平台会启动这样一个 jupyter notebook 运行实例、大家可以学习相关代码、和尝试运行
能够较好的帮助各位小伙伴熟悉 一个AI 模型发布的各个生命周期
- 具体各个环节、各位有兴趣可以去体验这个小Demo
- 传送门地址:利用MoXing框架进行口罩检测任务,物体检测
在线推理测试
输出如下
## 检测的口罩数量、分类、置信度分数、检测框
[
"number": 0,
"pred_class": "yes_mask",
"pred_score": 0.9997866153717041,
"pred_box": [
15.355445861816406,
-2.1618549823760986,
277.4515075683594,
304.1704406738281,
0.9997866153717041
]
]
运行完毕、关闭实例即可
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