使用百度EasyDL定制AI训练平台实现图像识别分类

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诡途 发表于 2021/11/24 10:49:39 2021/11/24
【摘要】 项目需求如下图所示,图片内容是吊牌分为吊牌,是水洗标分为水洗,不包含这两项标为其他从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片把混在一起的图片进行分类挑出实现方案:使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法,训练模型并调用训练后的模型api,对本地图像进行分类操作 图像数据创建图像分类数据集上传图片 ——》在线标注等我标完200个图片之后,发现一个更方便的方法,建议多看文档,多摸索摸索因为我这边就...

项目需求

如下图所示,图片内容是吊牌分为吊牌,是水洗标分为水洗,不包含这两项标为其他

从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片

把混在一起的图片进行分类挑出

在这里插入图片描述

实现方案:使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法,训练模型并调用训练后的模型api,对本地图像进行分类操作

图像数据

创建图像分类数据集
上传图片 ——》在线标注
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

等我标完200个图片之后,发现一个更方便的方法,

建议多看文档,多摸索摸索

因为我这边就三个标签,把对应标签下的图片分好,用标签名命名文件夹并压缩为zip格式,直接上传压缩包就可以自动标注了

模型处理

EasyDL定制AI训练平台
在这里插入图片描述
按照官方文档 训练模型 步骤一步步操作即可,都是图形化界面可以说是相当方便了,我选的公有云API部署,其他部署方式还没试,按步骤训练模型检验模型即可

我个人三个标签下每个标签放了100张左右(分的不是太细,100多和90几),

最后训练和检验结果还可以,正确率可以达到95%
在这里插入图片描述
训练好之后就可以发布模型了,只有发布了之后才可以调用
官方说法通常的审核周期为T+1,即当天申请第二天可以审核完成,我的模型发布之后10分钟不到就审核完成了

模型使用

最后是模型使用,前面说了我是用的公有云API部署
所以使用的化也要调用自己设置的公有云API,这个官方文档里也有操作说明

因为我个人使用python3,官方文档的demo还是python2的,有点不适用

放在这里有兴趣的可以自己瞅瞅,还可以选择其他语言
图像分类API调用文档

下面是我自己在python3环境下的改写

# 先获取api token
# encoding:utf-8
import requests 
# access_token: 要获取的Access Token;
# expires_in: Access Token的有效期(秒为单位,一般为1个月);

# client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】&client_secret=【官网获取的SK】'
response = requests.get(host)
if response:
    print(response.json())
# 单张图片test

# encoding:utf-8
# import urllib2
from urllib.request import urlopen
import base64
import json
import urllib
pic_path = r"D:\Jupyter Notebook\水洗标\INSE-17.jpg"

'''
easydl图像分类
'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/classification/dpsxv1"

with open(pic_path, 'rb') as f:
    base64_data = base64.b64encode(f.read())
    s = base64_data.decode('UTF8')

params = {"image": s, "top_num": "3"}
params = json.dumps(params)
access_token = response.json()['access_token']
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

session = requests.Session()
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
r = session.post(request_url, data=params, headers=headers)
print(r.text)

输出结果如下,对应各标签score
在这里插入图片描述
根据score对图片文件打标分类即可,是真的好用而且还是免费,还有其他很多模型开放,可以研究研究!而且很多免费
低代码实现人工智能算法!加油吧!少年!!!

在这里插入图片描述

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