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带你来秋日尝鲜 | ModelArts AI市场算法Fast-SCNN使用指导

Tianyi_Li 发表于 2020-11-10 19:06:16 11-10 19:06
Tianyi_Li 发表于 2020-11-10 19:06:16 2020/11/10
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【摘要】 秋风瑟瑟,是时候贴贴秋膘,尝尝鲜了,特意送来新鲜出炉的ModelArts AI市场算法Fast-Scnn(以下简称为本算法),附上使用秘籍,保证轻松上手。 本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集,使用train集训练,在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率(需要根据具体算法修改)。

双十一到了,秋风瑟瑟,不能光顾着剁手是不是,是时候贴贴秋膘,尝尝鲜了,特意送来新鲜出炉的ModelArts AI市场算法Fast-Scnn(以下简称为本算法),附上使用秘籍,保证轻松上手。

本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集,使用train集训练,在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率。

1. 准备数据集

本算法支持的数据集格式为Cityscapes数据集。

Cityscapes数据集包含来自50个不同城市的街道场景中记录的各种立体声视频序列集,以及较大的20000个弱注释帧集和5000个帧的高质量像素级注释。因此,该数据集比已有的类似数据集大一个数量级。有关带注释的类的详细信息和注释示例可在数据集官网上找到。

Cityscapes 数据集旨在用于:
(1) 评估视觉算法在语义城市场景理解的主要任务上的性能:像素级,实例级和全景语义标记;
(2) 支持旨在利用大量(弱)注释数据的研究,例如用于训练深度神经网络。

1.1 下载数据集

点此链接下载gtFine_trainvaltest.zip 和 leftImg8bit_trainvaltest.zip 两个文件,如下图所示:
1_download_datasets.jpg

gtFine_trainvaltest.zip解压后的目录结构如下(本算法训练不需自行解压,可直接使用压缩包):

└─gtFine
├─test
├─train
└─val

leftImg8bit_trainvaltest.zip解压后的目录结构如下(本算法训练不需自行解压,可直接使用压缩包):

└─leftImg8bit
├─test
├─train
└─val
如果您需要使用自己的数据集进行训练,则需要将数据目录整理成和上面一样的形式。更详细的数据集说明请查看Cityscapes数据集官网上的描述。

1.2 安装OBS Browser+并上传数据集

ModelArts使用对象存储服务(OBS)来存储数据,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。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。

具体操作步骤如下:
(1)点此下载OBS Browser+,下载完成后解压缩,双击exe进行安装,安装完成后运行;

(2)登录界面如下图所示,需要您填写账号名、Access Key ID(AK)和Secret Accsee Key(SK),参考此文档,获取AK和SK,华为云上的许多产品都需要用到访问密钥,请妥善保存该密钥文件,然后参考下图填写您的华为云账号名及刚获取的AK和SK,点击登录;
2_login_in_obs_browser.jpg

(3)参考下图,点击“创建桶”,输入桶名称,注意:区域要选择华北-北京四、标准存储、私有、关闭多AZ,桶名需自定义,OBS桶名要全局唯一,如提示桶名已存在,则需要您修改为其他名称,比如本文设置桶名为fast-scnn。您设置的桶名必须与此不同,如在下文的操作指导中看到fast-scnn,请主动将桶名替换为您自己的桶名,下文将不再进行提示;

(4)点击桶名称,进入到桶中,点击“新建文件夹”,输入文件夹名称,如“train_input”,点击进入文件夹,再新建“datasets”,点击“上传”->“添加文件”-> 选择本地下载好的数据集压缩包(之所以选压缩包格式是因为如果数据集比较大,上传压缩包比上传文件夹快很多) –> 确定,如下图所示;

(5)点击OBS Browser+左侧的“任务管理”,可查看数据上传进度。如下图所示,点击设置,在基础设置中,设置最大并发数为最大值50,可以加快数据上传速度

2. 订阅本算法

点击本页面右上方的【订阅】按钮。然后点击页面下方的【下一步】按钮,再点击【确认付款】按钮,最后点击【确定】按钮进入我的订阅页面,可以看到刚刚订阅的算法。点击【应用控制台】超链接,选择华北-北京四区域,进入算法管理页面。

如下图所示,点击“同步”按钮,同步算法,可以点击刷新按钮,刷新状态。当状态变成就绪时,表示同步成功,注意请使用最新版的,目前应该是6.0.0版本,基本版本以订阅情况。
6_sync&train_job.jpg

3. 创建训练作业

点击上图中的“创建训练作业”,按照下表填写训练作业参数:

点击下一步,提交,训练作业的状态会经历“初始化”、“部署中”、“运行中”和“运行成功”四个状态。训练作业运行成功后,在上表中指定的“模型输出”路径下会自动生成model目录,该目录下有模型文件、ModelArts平台推理脚本(config.json、customize_service.py)和其他运行模型必备的文件。


4. 模型导入

准备好模型及相关的必备文件后,您可以将生成的模型导入至ModelArts模型管理。具体操作如下:

(1)在ModelArts控制台的左侧导航栏点击“模型管理” -> “模型”,点击右侧页面中的“导入”。在导入模型页面填写名称,选择元模型来源,可以直接从训练中选择(推荐使用这种方法,简单方便,与训练无缝衔接),也可以从OBS中选择。如果是从OBS中选择,则需要选择到model目录的上一级目录;例如,本次可选择的目录为obs://fast-scnn/algorithms/train_output,如下图所示:

注意:选择好元模型路径后,“AI引擎”会自动填充。如未能自动填充,请检查元模型路径是否是model目录的上一级目录,或者model目录下是否包含模型配置文件config.json。

(2)点击“立即创建”,需要一点时间来等待模型导入和构建,当模型版本状态为“正常”后,即表示模型导入成功。

5. 创建在线服务

在ModelArts上,可以将模型部署为在线服务,然后上传图片进行预测,直接在网页端观察预测结果,本算法支持CPU和GPU部署。

部署为在线服务具体步骤如下:

(1)在ModelArts左侧导航栏中选择“部署上线 -> 在线服务”,然后点击页面中的“部署”;

(2)在部署页面填写参数,其中在“模型列表”选择要导入的模型及版本,计算节点规格选择CPU即可;

8_online_service.jpg

(3)点击“下一步”,参数确认无误后,点击“提交”。

提交后,您可以在在线服务列表中查看部署进度,当状态变为“运行中”后,点击服务名称,进入详情页面,点击“预测”,上传图片进行测试。测试结果如下图所示,右侧为得到的预测结果,不同的数字表示不同的类别。

6. 创建批量服务

在ModelArts上,还可以将模型部署为批量服务,从OBS加载测试集图片进行预测,然后将预测结果输出到OBS,本算法支持CPU和GPU部署。

部署为批量服务具体步骤如下:

(1)在ModelArts左侧导航栏中选择“部署上线 -> 批量服务”,然后点击页面中的“部署”;

(2)在部署页面填写参数,其中在“模型列表”选择要导入的模型及版本,填写输入数据目录和输出数据目录,计算节点规格选择“CPU 2核 8GB”,计算节点个数设为1;

这里的输入数据目录位置为存放待预测图像的位置,注意该位置下仅能存放待预测图片,而输出数据目录位置为空文件夹即可,可自行定义。

(3)点击“下一步”,参数确认无误后,点击“提交”。

提交后,您可以在批量服务列表中查看部署进度,当状态变为“运行中”后,表示正在预测中,当状态变为“运行完成”,表示这批图片已经预测结束,预测结果是一批txt文件,保存在上图指定的OBS输出数据目录位置中,可以前往该目录查看结果。

7. 模型评估

参考本文第2节中的步骤,创建“训练作业”,按照下表设置训练参数:

点击下一步,提交,训练作业的状态会经历“初始化”、“部署中”、“运行中”和“运行成功”四个状态。训练作业运行成功后,在上表中指定的“模型输出”路径下会自动生成_result目录,其中包含推理后的.png图片和推理结果_results.txt文件。其中_results.txt文件包含验证结果,如图所示。


好了,到此即将结束了,这次尝鲜大家感觉怎么样呢?期待大家在下方分享使用体验和感受,有问题也可以提哦,直接在下方回帖就行,会进尽量解答的。

PS:祝大家双十一快乐,估计最快乐的就是马爸爸了。


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