版权声明：原创文章，未经允许，禁止转载! https://blog.csdn.net/weixin_36512652/article/details/80705935
最近在做工程实训，课题是使用百度的EasyDL定制化图像识别来识别垃圾种类，没错，就是垃圾！先了解一下什么是EasyDL：EasyDL是一款定制模型训练和服务平台，我们可以根据自己的需求来创建自己的模型，使用合适的训练集来进行训练，训练完成后校验训练结果，如果满足我们的需求就可以申请发布了，发布成功后就能获取API或SDK，可以用于实际应用了。
EasyDL目前支持创建两种模型：图像分类模型和物体检测模型，图像分类模型适用于图片中主体相对单一的场景，用来识别图中是否是某类物体、状态、场景；物体检测模型适用于图片中有多个物体的场景，在图片中有多个物体的情况下识别出每个物体的类型、位置、数量。比如某张关于狗的图片，图像分类可以识别图片中的狗是什么品种，物体检测可以识别图片中有几只狗，分别是什么品种。下面是使用EasyDL的具体步骤：
1、创建模型：进入EasyDL定制化图像识别，点击模型中心-->创建模型，填写模型名称、联系方式和模型描述
2、创建好模型之后，接着要创建数据集，什么是数据集？数据集就是用来训练模型需要的数据集合，比如我们要做水果的识别，就要准备包含很多水果图片的数据集，注意：上传的数据集中文件夹的名称不能是中文！
3、创建好模型和数据集之后我们就可以进行训练了，训练模型需要的时间长短主要由数据集的大小决定
4、等待模型训练完成就可以校验模型了，识别的结果是玻璃杯（glass_cup），置信度是99.99%
5、如果觉得训练的模型的准确率已经满足我们的需求，就可以申请上线我们的模型了，上线模型需要进行审核，审核成功就可以使用我们的API接口了
下一篇讲述如何在Python中请求服务