使用百度飞桨 EasyDL 完成垃圾分类

一、EasyDL 产品介绍
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,无论您是否具备 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:

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二、数据集创建
要完成垃圾分类模型训练,首先需要准备数据集,导入数据,数据分析,再进行训练,得到模型后就可以进行验证了。
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

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

(2)选择图像分类
垃圾分类数据体验地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/108025
其他类型数据集大家也可在该网址进行搜索: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

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(3)创建数据集

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设置数据集名称,设置为垃圾分类。该数据集已经分类在不同的文件夹中,属于有标注信息,以文件夹命名分类。

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(4)数据分析

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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

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(2)填写信息

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(3)选择训练

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(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。

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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。

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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。

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(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 93.66%,训练的结果很好。

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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。

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我这里的环境需要本地离线使用,这里就发布成浏览器 / 小程序。

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发布的平台支持多种系统,Windows,MacOS, Android。
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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)小程序体验
选择左边选项栏浏览器 / 小程序部署 —> 浏览器 / 小程序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。

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点击小程序体验,使用百度 APP 扫描二维码上传图片即可快速体验。

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小程序结果

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(2)浏览器部署体验

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到此,整个训练流程已经完毕。
六、总结
通过本教程,大家能够发现 EasyDL 的使用是非常便捷的,从数据的分析、模型训练到最后的模型部署,一站式解决了 AI 应用的全部问题。即使是小白用户也能够轻松完成模型训练到部署,并且迭代速度飞快。最后,希望大家在 AI 应用上使用 EasyDL 开发更多的功能,加油!

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转载自blog.csdn.net/PaddlePaddle/article/details/125989151