ModelArts基于动物的物体检测实操【百变AI秀】

    在AI模型开发过程中，数据科学家需要花费较多时间在数据准备环境。包括数据预处理、数据标注等工作，当数据量庞大、种类较多时，数据准备工作繁琐，且耗时长。而ModelArts提供的数据管理功能，不仅提供了基础的数据标注、版本管理能力，同时还提供了数据处理（数据选择、数据清洗等）、自动分组、智能标注、特征分析等功能，帮助用户提升数据准备效率。

    这里，结合一个物体检测小案例来体验一下ModelArts的数据管理功能。Let's go！

准备工作

在使用 ModelArts进行开发前，需先完成如下准备工作，如果已完成，跳过此步骤。

1. 注册华为云帐号。

2. 完成实名认证。

3. 登录ModelArts管理控制台，左上角选择使用区域（例如，华北-北京四），使用委托完成访问授权。

4. 在左上角服务列表中，选择对象存储服务，进入OBS管理控制台。创建1个OBS桶用于存储数据。

   创建桶时，“区域”选择“华北-北京四”，“数据冗余存储策略”选择“单AZ存储”，其他参数使用默认值。

操作流程概览

完成了基础环境准备后，就可以前往ModelArts管理控制台，开始进行AI数据开发，此次操作主要分为以下几个流程：

1. 从AI Gallery下载数据集

2. 数据处理

3. 自动分组

4. 智能标注

5. 特征分析

从AI Gallery下载数据集

AI Gallery提供的animal数据集介绍

• 用于物体检测，包含830张未标注样本。

• 数据集一共包含4种类别：熊猫、马、鹿、猴子。

参考如下操作，将AI Gallery的数据集下载至当前帐号的数据管理中。

1. 单击animal数据集，打开AI Gallery的数据集详情页面。

2. 单击右上角“下载”。

3. 在弹出的对话框中，填写如下参数，将此数据集下载至数据管理中。

   “下载方式”：ModelArts数据集

   “目标区域”：华北-北京四

   “目标位置”：请选择前期准备工作中创建的OBS桶，可以在弹窗中通过“创建文件夹”，创建命名为animal的文件夹用于存储数据。

   “名称”：定义ModelArts中呈现的数据集名称。这里我使用animal-demo名称。

4.单击“确定”开始下载。页面自动进入下载列表，您可以通过进度列查看详细下载进度。

此页面需要自己手动刷新页面查看最新下载进度，由于数据集较大，下载预计要花费3~5分钟左右。

5.在我的下载中可以查看进度，当下载状态变为已完成时，就说明已经下载完成了。

数据处理

进入ModelArts的控制台，选中数据管理-数据集，然后找到animal-demo，单击发布。

发布数据集版本。

在执行数据选择处理前，我们需要先发布一个数据集版本，作为数据校验算法的输入。

1. 进入“数据管理>数据集”页面，选择从AI Gallery下载的数据集，单击右侧操作列的“发布”。

2. 在弹出的“发布新版本”对话框中，填写如下参数，然后单击“确定”发布数据集版本。

   “版本名称”：系统默认以V001开始，您也可以自行定义版本名称。

   其他参数建议使用默认值。等待发布版本创建完成。

创建数据处理任务

在此任务中，选择“数据选择”算法。

1. 在左侧菜单栏中，选择“数据管理>数据处理”，单击“创建”。

2. 在“创建数据处理”页面，填写如下参数，然后单击创建，完成数据处理任务的创建。

• “名称”：自定义方便辨识的任务名称。

• “场景类别”：物体检测

• “数据处理类型”：数据选择

• “输入”：数据集，选择刚才创建的数据集及其数据集版本、

• “输出”：选择刚才创建的数据集作为目标数据集，并指定一个新的数据集版本名称，数据处理结果会保存为该数据集的一个新版本。

数据处理任务创建完成后，任务将自动启动，且界面自动跳转至数据处理任务列表页面。当数据处理任务状态变为“完成”时，表示任务执行完成。

查看数据选择结果。即删除相似图像后的结果。

数据选择任务完成后，单击任务名称进入详情页面。在详情页面中，选择“结果展示”页签，可查看全部数据、保留数据以及删除的数据。在“删除”页签下，即根据算法规则，删除的相似度较高的图像。

将数据选择后的版本设置为数据集当前版本

数据处理任务执行后，其处理结果对应的数据集版本不会作为当前版本。为方便后续数据标注、特征分析等操作，需要将数据选择后的数据集版本，设置为数据集的当前版本。

1. 进入“数据管理>数据集”页面，单击进行处理的数据集名称（animal-demo），进入数据集概览页。

2. 选择“版本管理”页签，选中数据处理后的版本，然后单击“设置为当前版本”

自动分组

自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。

在数据集详情页面，选择“全部”页签，单击“自动分组>启动任务”

等待几分钟

当自动分组任务完成后，您可以通过数据筛选功能，查看分组后，不同类别的详细数据。

“全部”页签下，单击“筛选条件”右侧的“展开”，在“样本属性”右侧，选择自动分组定义的属性名称，然后选择不同的类别。自动分组任务定义的是4种分类，此时可通过0、1、2、3进行筛选查看4种不同类别下的数据。可以说是非常的方便了

智能标注

除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，帮助您快速完成剩余的数据标注，为您节省70%以上的标注时间。

人工标注部分数据。

特征分析

标注完成后，可以基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，帮助用户更好的分析数据集的数据质量和标注质量，判断数据集是否满足自己的算法和模型要求。

1. 创建特征分析任务。

1. 在执行特征分析前，需先发布一个数据集版本。在智能标注并确认完的数据，单击右上角“返回数据集概览”，然后单击“发布”，发布一个新版本。

2. 版本发布完成后，进入数据集概览页。选择“数据特征”页签，单击“特征分析”，在弹窗中选择刚才发布的数据集版本，并单击“确定”，启动特征分析任务。

   

2.查看特征分析结果。

1. 特征分析任务执行完成后，可以在“数据特征”页签下，选择“数据集版本”、“类型”和“数据特征指标”，页面将自动呈现您选择对应版本及其指标数据，您可以根据呈现的图表了解数据分布情况，帮助您更好的理解您的数据。

2. “版本选择”：根据实际情况选择已执行过特征任务的版本，可以选多个进行对比，也可以只选择一个。

3. “类型”：根据需要分析的类型选择。支持“all”、“train”、“eval”和“inference”。分别表示所有、训练、评估和推理类型。

4. “数据特征指标”：选择您需要展示的指标。

在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。

总结

在完成特征分析后，如无需进行数据调整，则可直接使用此数据集及其版本用于后续的模型构建。即已完成AI开发过程中的数据准备。

智能标注就是在手动标注的标签里匹配特征值，找相似，会由于数据标注的不精准而影响其准确性，如何用更少的数据和精准的标注是我后面要思考的问题，这一整套流程下来，深刻体会到了ModelArts 的方便和快速，总的来说体验不错，动手还是比理论看来的深刻。

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