场景化AI图像垃圾分类体验【玩转华为云】
1、 项目简介
垃圾分类是个比较古老的行业，需要利用大量人力来完成，一些城市甚至号召志愿者参与垃圾分类工作的监督工作。而利用AI分类技术，则可以快速分拣垃圾，减轻志愿者的工作，降低人力成本。智能化分拣可用在居民投递的垃圾箱终端设备上，利用训练垃圾的检测模型，识别厨余垃圾里是否有其他垃圾，如塑料袋、纸张等。如果有，这款产品可以把信息上报给用户，加以提醒：「你这次投递错了，下不为例」；同时也会提醒运营人员进行手动分拣。
本次测试项目是图像分类下任务子类，使用efficientnet-b4骨干网络进行垃圾分类。数据集为华为云AI Gallery上提供的数据集。详情可参见本案例的关联资产。
该数据集包含8类生活垃圾图片，分别为：厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾过期药物。
1.1、 案例特点
- efficientnet、垃圾分类
1.2、 推荐复用场景
- 样本均衡的简单图像分类任务。
2、 操作指导
2.1、 准备环境
运行时依赖环境
- moxing>=2.0
- torch>=1.4
- mmcv-full>=1.2.5,<1.3.0 (如果环境中没有mmcv-full，安装可能会消耗10几分钟）
- tensorboard
- 将环境中的pycocotools替换成mmpycocotools
!pip uninstall -y pycocotools
!pip uninstall -y moxing
!pip install "mmcv-full>=1.2.5,<1.3.0" -I
!wget https://modelarts-cnnorth4-market.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/moxing-apps/notebooks/release/210705/1_1_ImageClassification_Primary/requirements.txt -O requirements.txt
!pip install -r requirements.txt
如果能看到上面的提示，就说明已经安装成功了。
2.2、 准备相应数据
2.2.1、 下载数据集
将8类垃圾数据下载到/tmp/dataset_garbages8下，并解压缩
!mkdir -p /tmp/dataset_garbages8
!wget --no-check-certificate https://modelarts-cnnorth4-market.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/dataset-apps/image_classification/8-garbages/8-garbage.zip -O 8-garbage.zip
!unzip -o 8-garbage.zip -d /tmp/dataset_garbages8
2.2.2、 数据集查看
通过以上正确操作，经此步操作可看到需筛选的所有垃圾图片，本次操作主要针对所显示的图片进行垃圾分类。
2.2.3、 针对数据集进行切分
将数据集按照9:1切分为训练集和验证集，并分别保存至如下目录。
/tmp/dataset_garbages8/train//tmp/dataset_garbages8/eval/
2.2.4、 准备预训练模型
下载预训练模型，执行以下命令
!mkdir -p /tmp/pretrained_model/efficientnet/
!wget --no-check-certificate https://modelarts-cnnorth1-market-dataset.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/moxing_pretrained/efficientnet-b4/adv-efficientnet-b4-44fb3a87.pth -O /tmp/pretrained_model/efficientnet/efficientnet-b4.pth
2.2.5、 训练
数据集和预训练模型已经准备完毕，开始编写训练脚本，首先引入必要的包。
初始化参数
- lr_config表示学习率为阶段函数，初始学习率为002，并且在第15/25/30个epoch下降到原来的十分之一
- launcher填入none，gpu_ids填入[0]，表示单机单卡训练
- load_from用于加载预训练模型
work_dir为模型保存路径
2.2.6、 创建数据预处理和增强方法
2.2.7、 创建算法
使用mox.api的方式构建efficientnet_b4，并开始训练。
2.2.8、 测试
使用刚才训练好的模型，在测试集上做一次精度测试。首先初始化配置
2.2.9、 离线推理
通过上面的操作后，本步骤使用刚才训练好的模型，在验证集上尝试做一次推理，首先初始化配置。 这里演示如何推理一张图片，如果想要推理多个图片，可以将img_path修改为一个路径，那么就会推理这个路径下的所有图片了。
2.2.10、 在线推理
使用TorchServing
启动服务
- 配置jdk环境变量
- 配置nvidia环境变量，与终端环境变量不一致
2.2.11、 预测结果，并关闭服务
3、 结束语
通过此场景化AI，利用MoXing框架通过图片自动识别技术。此自动智能分拣技术，可应用于日常生活垃圾分类场景中，当大家垃圾分类错误时，智能分拣垃圾箱会提醒大家分类错误了，从而可提升分类效率。
4、其它
活动链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/321022
场景化AI图像垃圾分类体验链接：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=ea0e2608-80d7-4476-92d7-cd6da94f5f5a
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