华为云-物体检测YOLO V3算法实践教程-使用ModelArts预置算法

物体检测YOLO V3算法实战

  • 介绍
    • 说明
    • 前言
  • 实践步骤
    • 第一步:准备数据
    • 第二步:创建训练任务
    • 第三步:查看训练情况
    • 第四步:导入模型
    • 第五步:部署服务

介绍

说明

本文是根据作者实践经历编写而成,旨在对比原教程参考使用,以帮助使用者更好的理解实践操作,以下为原教程链接

华为云GitHub教程链接:ModelArts物体检测Yolo_V3预置算法案例

前言

YOLO场景运用: YOLO作为一个one-stage目标检测算法,在速度和准确度上都有杰出的表现。

除了在Notebook开发环境中进行算法的定义和运行,通过ModelArts预置算法同样可以进行YOLO算法的训练和推理。接下来的例子就是一个利用ModelArts中的YOLO V3预置算法进行的训练和推理过程。

实践步骤

第一步:准备数据

有很多开源的数据集可以用来进行目标检测任务的训练,如COCO数据集,PASCAL VOC数据集,BDD100K等,可以根据不同的需求和偏好进行选择。在获得数据集之后,需要对数据进行格式统一,然后便可以进行训练了。

本案例中使用的是PASCAL VOC2007,数据下载地址如下,点击即开始下载:

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
(建议使用迅雷下载数据集,我的浏览器无法下载。)

本案例只需要解压Annotations(标注数据) 和 JPEGImages(图像数据)这两个文件夹中的文件,并将其放入到同一个文件夹中(如:VOC2007),如下图所示:
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然后将此文件夹上传到obs桶中(使用OBS客户端上传文件夹至OBS的指导见本文档),这里得很久,因为有1万多条数据,有一个小技巧,客户端点设置,把最大并发数改成50会快很多,不过要时不时注意上传失败的问题,点击重新上传即可。
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第二步:创建训练任务

首先,点击进入华为云ModelArts平台,依次点击 训练管理训练作业创建
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然后根据需求进行作业参数定义,注意红圈部分,其他默认即可,可以选择填写日志保存目录,无误后点击下一步并进行提交,训练过程大概为30分钟:
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第三步:查看训练情况

等待过程中可以 查看日志创建可视化作业(TensorBoard),如下图所示:
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若创建可视化作业,配置这块直接点击下一步提交即可:
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在可视化作业列表等待初始化,当状态变为运行中时,可点击名称查看
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当你打开如果发现如下错误,不用担心,这是系统bug,只有当训练完成后,才能查看运行日志(即可视化),回去停止可视化作业就好,耐心等待训练完成:
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25分钟后训练完成(此时也已经可以正常查看可视化作业)
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第四步:导入模型

依次点击 模型管理模型导入
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配置界面全部默认即可,注意红圈是否是刚才的训练作业,然后点击立即创建,然后等待模型构建成功:

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第五步:部署服务

依次点击 部署上线在线服务部署
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配置默认即可,注意红圈部分,然后下一步提交,等待部署完成:
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大约5分钟部署完毕,然后点击预测
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随便上传一张主体比较明显的图片都可:
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到此,实践结束,如果觉得本文对您有帮助请点个赞支持我呦!(●’◡’●)

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