【华为云-上云之路】手把手教你利用ModelArts零代码开发口罩佩戴检测模型

华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软件开发服务，面向企业的大数据和人工智能服务，以及场景化的解决方案。

 

华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI。华为云作为底座，为华为全栈全场景AI战略提供强大的算力平台和更易用的开发平台。

华为云官方网站
ModelArts是华为云产品中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半自动化标注、大规模分布式Training、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。

华为云官方网站

 

 

 

用ModelArts零代码开发口罩佩戴检测模型

基于ModelArts零代码实现口罩佩戴检测模型的开发。本实验将基于ModelArts自动学习功能，零编码训练得到一个口罩佩戴检测模型。并且将训练得到的模型部署成在线服务，用户使用该在线服务对输入的图片进行预测以达到自动检测上传图中的目标物体是否佩戴口罩。

 

 

 

 

用ModelArts零代码开发口罩佩戴检测模型
实现流程

 

1.实验前的准备工作（环境，OBS）

2.准备数据（口罩检测数据集）

3.创建自动检测项目

4.数据集标注

5.自动训练，生成模型

6.将模型部署上线为在线服务

7.发起检测

 

 

 

1

 

1.1密钥准备

 

首先需要进入华为云官方网站

https://www.huaweicloud.com/

 

 

点击页面的“控制台”切换至控制台界面，在账号名称的下拉菜单中点击“我的凭证”，进入创建管理访问密钥（AK/SK）的界面。位置如下图所示：

 

 

什么是访问密钥？访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），是您通过开发工具（API、CLI、SDK）访问华为云时的身份凭证，不能登录控制台。系统通过AK识别访问用户的身份，通过SK进行签名验证，通过加密签名验证可以确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。

 

选择“访问密钥”，点击“新增访问密钥”

 

 

妥善保存系统自动下载的“credentials.csv”文件中的AK（Access Key Id）和SK（Secret Access Key）以备后续步骤使用。

 

 

 

1.2创建OBS桶和目录

 

进入方式，“控制台”->“服务列表”->“存储”->“对象存储服务”，页面右上角点击“创建桶”按钮进入创建页面。

 

 

什么是OBS？对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，包括：创建、修改、删除桶，上传、下载、删除对象等。
1.3 OBS桶设置
OBS桶设置参数如下：区域：华北-北京四桶名称：自定义（注意：此名称会在后续步骤使用）根据自己的命名习惯，我将此处的桶名称取为obs-train-mask存储类别：标准存储桶策略：私有归档数据直读：关闭单AZ：开启 点击"立即创建"，完成创建

 

 

1.4创建文件夹

 

点击刚刚创建的桶，进入详情页：

 

左侧栏选择“对象”，点击“新建文件夹”，在弹出的新建窗口中：
文件夹名称：自定义（此名称会在后续步骤中使用）根据自己的命名习惯,我将此处的文件夹名称取为mask-data

 

点击“确定”完成添加:

 

1.5服务授权
由于本实验项目需要使用数据管理功能，在开始使用前，需为数据管理模块获取访问OBS权限。

在ModelArts管理控制台，进入“数据管理->数据集”页面，单击“服务授权”

 

 

由具备授权的账号“同意授权”后，即可正常使用：

 

 

1.6下载安装并登录OBS Browser+

 

由于OBS Browser快下线了，所以本次实验关于对象存储服务操作中我们用到的新工具是OBS Browser的升级版OBS Browser+

 

OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务（Object Storage Service，OBS）的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS Browser+的图形化界面可以非常方便地让用户在本地对OBS进行管理，例如：创建桶、上传下载文件、浏览文件等。

 

该工具在华为云主页“开发者->资源工具->开发工具”处：

 

 

双击点进去后是下面的页面：

 

 

在开发工具的业务工具处，根据自己电脑配置下载OBS Browser+：

 

此为下载完成打开后的OBS Browser+工具界面：

 

 

填入步骤1.1下载得到的Access Key Id和Secret Access Key密钥

即可登录刚刚在华为云云端创建的OBS桶：

 

 

此时可以借助OBS Browser+从云端创建的OBS桶中上传和下载文件：

 

 

 

 

2

 

2.1准备数据

 

关于口罩佩戴识别的数据集，这里我是用已经标注好了的数据集，数据集一共200张口罩佩戴的相关图片以及每张图片对应的xml标注文件。

 

数据集文件存储在了公众号的后台，后台回复“口罩”可获得后台口罩佩戴数据集文件：

 

 

2.2数据上传

点击打开刚刚下载安装好的OBS Browser+工具进行对象存储服务：

进入步骤1创建好的OBS桶mask-data文件夹中：

 

 

点击“上传”，按“添加文件夹”选择刚才下载好的数据集的文件夹的test和train，点击“确定”即可完成上传。

 

test文件夹下是测试图片文件

train文件夹下模型训练图片文件

 

 

利用OBS Browser+工具将数据上传至华为云云端的速度很快，在华为云云端很快就可以看见刚刚上传的本地电脑的口罩佩戴数据集：

 

 

 

 

3

 

3.1创建物体检测项目
在控制台中选择“服务列表->EI企业智能->ModelArts”进入ModelArts管理控制台主页，

单击左侧导航栏“自动学习”

添加步骤1保存的访问密钥文件中的密钥：

在“物体检测”方框中单击“创建项目”

在“创建物体检测项目”页面中，填写“项目名称”“数据集名称”
选择“数据集输入位置”口罩佩戴数据集OBS路径为“/obs-train-mask/mask-data/train/”
“数据集输出位置”选择一个空目录如“/obs-train-mask/mask-data/output/”

 

填写完信息后，认真比对一遍自己信息，是否有错误，无错之后点击“创建项目”即可创建物体检测项目：

 

 

如果此时未标注中没有显示数据，点击图中“同步数据源”即可导入OBS桶中数据文件。

 

 

 

 

4

 

4.1数据标注

 

数据标注，针对物体检测项目，即在已有数据集中，标注出不同类别的物体，并为其打上标签。标注好的数据用于模型训练。

 

口罩佩戴数据集中，未数据标注的有5个，用户需要选择未标注数据进行手动标注。

 

 

此处口罩佩戴数据集里面的数据标签有这几种类别：

1.face

2.mask

3.person

 

以“mask”数据标注为例子，本文我们将操作一遍“mask”数据标注的过程：

 

 

单击未标注图片的一张图片，单击进去：

 

 

在未标注图片中找到一个mask（口罩）的区域，根据提示框选好目标区域之后，在添加标签处选择mask后，按添加即可完成一次mask区域的标注。

 

 

如下所示，即可完成一次mask（口罩）区域的数据标注：

 

 

我们用这样的方法，依次把未标注数据图片数据中的

 

1.face

2.mask

3.person

 

等类别目标物体数据全部标注出来。

 

如果你对华为云ModelArts的数据标注还不太了解，可点击下方链接查看更加完整步骤：

 

 

【玩转华为云】手把手教你用ModelArts实现猫狗数据集的智能标注

 

 

 

【玩转华为云】手把手教你利用ModelArts实现数据集的图像标注

 

 

言归正传，我们回到正题

待未标注数据全部标注之后，在已标注处就是这样的页面：

 

 

右侧共3个标签，左侧的200个口罩佩戴相关图片数据均已标注。

 

 

5

 

5.1自动训练，生成模型

 

本次实验共标注了200个口罩佩戴数据集，标注完成后，点击右侧的“开始训练”

 

 

点击开始训练，设置训练参数，此处默认即可：

 

 

单击“确定”开始模型的自动训练。深度学习训练时间相对较长，建议用户耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。

 

 

训练完成后，用户可以在界面中查看训练详情，如 “准确率”“召回率”“精确率”“F1值”等

 

 

召回率：被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 

 

精确率：被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 

 

准确率：所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 

 

F1值：F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 

 

 

 

6

 

6.1将模型部署上线为在线服务

 

在“模型训练”页签中，待训练状态变为“已完成”，单击“版本管理”区域中的“部署”。

 

 

在弹出的部署设置对话框中，选择“计算节点规格”，设置“自动停止”功能，单击“确定”开始将物体检测模型部署上线为在线服务。

 

如果选择免费规格，则不需要设置“自动停止”功能，1小时之后自动停止。

 

 

启动部署上线后，系统自动跳转至部署上线页面。此页面将呈现模型部署上线的进度和状态。

部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。

部署完成后，版本管理区域的状态将变更为 “运行中”

7

 

7.1发起检测

 

模型部署完成后，用户可添加test文件夹里的测试图片数据进行检测，在“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”检测图片进行检测。

 

 

在图中框选的地方即可看见检测结果，可以说利用ModelArts平台训练出来的模型检测效果是很棒的。

 

测试1

测试2

 

测试3

至此实验全部完成。

 

如果大家想将自己训练好的检测模型部署为移动端的应用，可点击下方推文，查看相关接口调用方式：

 

 

【玩转华为云】手把手教你用Postman测试ModelArts部署的图像分类模型

 

 

最后大家使用的云端资源记得全部删除或停用，如对象存储服务创建的OBS桶，文件夹；ModelArts创建的数据集，部署的模型等都需要删除或停用，并停用访问密钥，以免造成不必要的花费。

 

[华为云ModelArts]带给我的记忆不止是人性化，智能化，普众化。更有很多吸引人的AI技术。

正因我们国家有许多像华为这样强大的企业在国家背后默默做支撑，做奉献。我们国家才能屹立于世界之林。

华为，中国骄傲！中华有为！