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【华为云-上云之路】【2020华为云AI实战营】ModelArts的Faster_RCNN_ResNet_v1_50实现人车检测

Tianyi_Li 发表于 2020-06-01 13:38:55 06-01 13:38
Tianyi_Li 发表于 2020-06-01 13:38:55 2020/06/01
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【摘要】 完成了基于ModelArts使用预置算法Faster_RCNN_ResNet_v1_50实现人车检测模型训练和部署,赶紧在这里分享一下,可以自己在ModelArts上试试哈。闲话少说,直接开始吧。1. 创建OBS桶和目录进入控制台”->“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。创建OBS桶,参数如下:区域:华北-北京四,数据冗余存储策略:多AZ存...

完成了基于ModelArts使用预置算法Faster_RCNN_ResNet_v1_50实现人车检测模型训练和部署,赶紧在这里分享一下,可以自己在ModelArts上试试哈。闲话少说,直接开始吧。


1. 创建OBS桶和目录

进入控制台”->“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。


创建OBS桶,参数如下:

区域:华北-北京四,

数据冗余存储策略:多AZ存储,

桶名称:自定义(注意:此名称会在后续步骤使用),

存储类别:标准存储,


点击"立即创建",完成创建。

点击刚创建的桶名称,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(注意:此名称会在后续步骤中使用)


2. 获取数据集

下面需要获取数据集,从公共OBS桶拉取人车检测数据集到自己创建的OBS桶,用以完成检测实验。进入ModelArts控制台:“控制台”->“服务列表” -> “EI 企业智能”->“ModelArts”。

在当前ModelArts管理页面的左侧栏中,点击“开发环境”->“Notebook”进入Notebook创建界面,点击“创建”,开始创建Notebook。

配置参数如下:

计费模式:按需计费,

名称:自定义,

自动停止:可自行选择停止时间,

工作环境:Python3,

资源池:公共资源池,

类型:CPU,

规格:2核8GiB,

存储配置:对象存储服务,

存储位置:选择前面创建的OBS桶 和创建的文件夹。

点击“下一步”->“提交”->“返回Notebook列表”查看创建情况。最终成功创建如图:



点击新创建的notebook名称进入详情界面。在出现的列表头处“New”的下拉列表中点击“Conda-python3”,打开Python开发环境窗口,如下图:



Python开发界面,在代码输入区域输入以下代码,使用前面创建的OBS桶名称替换掉“obs”,使用前面创建的文件夹名称替换“Directory”,之后点击Run开始拷贝数据,如下图:



输入代码为

import moxing as mox
mox.file.copy_parallel('s3://sandbox-experiment-resource-north-4/car-and-person/dataset', 's3://obs/Directory')

运行完成后,如下图所示:




点击左侧“Notebook”回到上一级列表页,将运行中的Notebook点击“停止”关闭运行,以免持续计费,如下图所示:




3. 开始训练作业


在“服务列表”->“EI企业智能”->“ModelArts”进入管理界面,选择页面中左侧菜单栏“训练管理”中的“训练作业”。在训练作业页面中,点击“创建”。



下面创建训练作业,配置参数如下:

计费模式:按需计费,

名称:自定义(注意:此名称后续步骤会使用),

算法来源:预置算法,

预置算法:Faster_RCNN_ResNet_v1_50,

数据来源:数据存储位置,数据存储位置:选择前面创建的OBS桶->选择前面创建的文件夹,

训练输出位置:选择在前面创建的OBS桶->点击“新建文件夹”->输入自定义名称->选择新创建的文件夹,



运行参数:max_epoches=2;其他默认。这里的max_epoches=2是为了展示,您可以根据自己情况设置,建议不要太大,以免时间过长。


作业日志路径:默认,

资源池:公共资源池,

类型:GPU,

规格:CPU:8核64GiB GPU:1*nvidia-v100 32GiB,(根据情况,自行选择,可选择免费体验规格版本的GPU)

计算节点个数:1,

保存作业参数:不勾选,


点击“下一步”->“提交”->“返回作业列表”查看,根据前面设置的max_epoches=2来说,等待大约16分钟左右,状态变更为“运行成功”,如下图:



4. 导入模型,在线部署

在 “ModelArts”服务控制台,点击左侧栏“模型管理”->“模型”进入,点击“导入”开始导入模型。



配置参数:

名称:自定义,

版本:0.0.1,

元模型来源:从训练中选择,

部署类型:默认,

选择训练作业:选择 前面创建的训练作业,一般来说,默认的就是了,不需要再选择。

版本:默认,

推理代码:默认,

最小推理规格:默认,


点击“立即创建”完成创建,截图如下:



点击模型列表项的展开按钮查看当前导入模型的状态,如下图所示:(注:需待模型构建“状态”更新为“正常”后,方能进行下一步操作)



之后进行在线部署,在 “ModelArts”服务控制台,点击左侧栏“部署上线”->“在线服务”,点击“部署”开始模型部署。



参数配置:

计费模式:按需计费,

名称:自定义,

是否自动停止:自行确定时间,

资源池:公共资源池,

选择模型及配置:计算节点规格 选择CPU:2核8GIB或者使用免费体验规格的CPU,其他默认。


点击“下一步”->“提交”,如下图所示



点击“返回在线服务列表”查看列表,大约等待3分钟部署完成。完成状态如下图:



下面开始在线检测

点击刚部署的在线服务进入详情,选择“预测”标签下点击 “上传”,选择自己的图片,点击“预测”,等待检测完成。可以下载自己的OBS桶中的图片作为测试使用,也可以在网上自己搜索图片测试,预测成功结果为:













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