YOLOv3口罩检测、华为AI开发平台ModelArts上手体验之旅

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📕 了解 ModelArts

ModelArts 是面向开发者的一站式 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 开发平台，为机器学习(machine learning)与深度学习(Deep learning)提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布(Distribution)式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 工作流(stream)、具备以下特性

ModelArts 具有门槛低、高效率、高效能、易运维等特点

低门槛：开箱即用，零基础3步即可构建AI(人工智能(Artificial Intelligence))模型
高效率：AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发全流(stream)程可视化管理，生产效率百倍提升
高性能：自研MoXing框架，极致提升开发效率和训练速度
易运维：灵活支持多厂商多框架功能模型统一纳管

ModelArts 目前主要分为以下两大板块

借图、带各位小伙伴了解一下、当前业界、大厂进行深度学习(Deep learning)相关模型开发部署的一套流(stream)程

肉眼可见、数据集(Dataset)的准备和处理、几乎占据了整个深度学习(Deep learning)模型开发部署 流(stream)程体系的半壁江河
因此、借助和熟悉使用一些当前好用的数据标注工具成为大部分初级算法开发工程师一些时候不得不掌握的基础技能
而ModelArts 平台的诸多实例 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 模型会使得大家更易了解相关模型训练、推理、部署各个阶段

在 ModelArts 逛了一圈之后发现、 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery 社区平台相当有趣味性、并且有很多可以学习的知识点

于是随即注册华为 AI(人工智能(Artificial Intelligence))开发平台ModelArts 、开始一波上手体验

后续有机会、也会发布自己训练出来好玩的模型到这个平台

发布自己的AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 模型到这个平台、可以积累你的 AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 资产、并有机会申请成为华为云 MVP、AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 达人

📘 口罩目标检测、实例运行

AI(人工智能(Artificial Intelligence)) Gallery 平台有一些经典的深度学习(Deep learning)应用案例、可以学习、如下图所示

本文就以 YOLOv3_Darknet53骨干网络进行口罩目标检测展开记录

这里有博主准备的一个小型口罩数据集(Dataset)、大家可以免费下载、用来目标检测着玩儿

一个小型带标签口罩数据集(Dataset) | 100mask + 100unmask + labels

平台会启动这样一个 jupyter notebook 运行实例、大家可以学习相关代码、和尝试运行

能够较好的帮助各位小伙伴熟悉一个AI(人工智能(Artificial Intelligence)) 模型发布的各个生命周期

具体各个环节、各位有兴趣可以去体验这个小Demo
传送门地址：利用MoXing框架进行口罩目标检测任务，物体目标检测

在线(online)推理测试

输出如下

## 目标检测的口罩数量、分类、置信度(Confidence)分数、目标检测框
[

  {

    "number": 0,

    "pred_class": "yes_mask",

    "pred_score": 0.9997866153717041,

    "pred_box": [

      15.355445861816406,

      -2.1618549823760986,

      277.4515075683594,

      304.1704406738281,

      0.9997866153717041

    ]

  }

]

运行完毕、关闭实例即可

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原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/122534981

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