ModelArts（一）自动学习构建模型

1 准备数据集

      ModelArts在公共OBS桶中提供了云宝的示例数据集，命名为“Yunbao-Data-Custom”，因此，本文的操作示例使用此数据集进行模型构建。您需要执行如下操作：

 将数据集上传至您的OBS目录下（新建桶），即准备工作中您创建的OBS目录“testmodelarts/dataset-yunbao”。

 

 

2 创建物体检测项目

登录 https://www.hiascend.com/zh/（昇腾社区网站）

软件平台 -> modelArts -> 进入控制台 -> 自动学习 ->创建项目

 

 选择物体检测 创建项目：

 

 在数据输入位置选择 obs桶里的train文件夹（文件夹里有图像数据和标注文件（xml文件）），在输出位置选择一个空文件夹。

3 自动训练生成模型

       单击右下角的 “创建项目”。进入配置页，点击 “提交”开始自动训练。

 

 

4 模型部署上线

在“模型训练”页签中，待训练状态变为“已完成”，单击“版本管理”区域中的“部署”。

 

 在弹出的部署设置对话框中，选择“计算节点规格”，设置“自动停止”功能，单击“确定”开始将物体检测模型部署上线为在线服务。如果选择免费规格，则不需要设置“自动停止”功能，1小时之后自动停止。

 

 启动部署上线后，系统自动跳转至部署上线页面。此页面将呈现模型部署上线的进度和状态。部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。部署完成后，版本管理区域的状态将变更为“运行中”。

 

 

5 测试服务

模型部署完成后，可添加图片进行测试。

1. 在“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”。

 

 2 从本地环境选择一张图片，此图片中包含云宝。然后单击“预测”进行测试。预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“yunbao”，以及位置坐标和检测的评分。预测结果中，“detection_boxes”表示物体所在位置坐标，“detection_scores”表示检测评分，表示坐标内图像是云宝的概览评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”步骤中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及部署上线。