【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注

本篇推文共计2000个字,阅读时间约3分钟。

华为云华为公司倾力打造的云战略品牌,2011年成立,致力于为全球客户提供领先的公有云服务,包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务,软件开发服务,面向企业的大数据和人工智能服务,以及场景化的解决方案。

华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户,致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务,做智能世界的“黑土地”,推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI。华为云作为底座,为华为全栈全场景AI战略提供强大的算力平台和更易用的开发平台。

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手把手教你用Modelarts实现

猫狗数据集的智能标注

本期实验,我们将结合前面几期推文实验内容介绍如何使用ModelArts进行数据集的数据智能标注过程。

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注_第1张图片

用Modelarts实现猫狗数据集的

智能标注实验流程

1.准备实验环境与工具

2.准备数据

3.创建数据集

4.据标

5.将标注好的数据集导入OBS桶

6.OBS桶的文件下载到本地电脑

1

1.1密钥准备

首先需要进入华为云官方网站

https://www.huaweicloud.com/

点击页面的“控制台”切换至控制台界面,在账号名称的下拉菜单中点击“我的凭证”,进入创建管理访问密钥(AK/SK)的界面。位置如下图所示:


什么是访问密钥?

访问密钥即AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key),是您通过开发工具(API、CLI、SDK)访问华为云时的身份凭证,不能登录控制台。系统通过AK识别访问用户的身份,通过SK进行签名验证,通过加密签名验证可以确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。

选择访问密钥”,点击“新增访问密钥

妥善保存系统自动下载的“credentials.csv”文件中的AK(Access Key Id)SK(Secret Access Key)以备后续步骤使用。

1.2创建OBS桶和目录

进入方式,“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。

什么是OBS?

对象存储服务(Object Storage Service,OBS)是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,包括:创建、修改、删除桶,上传、下载、删除对象等。

1.3 OBS桶设置

OBS桶设置参数如下:

区域:华北-北京四

桶名称:自定义(注意:此名称会在后续步骤使用)

根据自己的命名习惯,我将此处的桶名称取为

dogcat-modelart

存储类别:标准存储

桶策略:私有

归档数据直读:关闭

多AZ:开启

 

点击"立即创建",完成创建

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1.4创建文件夹

点击刚刚创建的桶,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:自定义此名称会在后续步骤中使用)

根据自己的命名,我将此处的文件夹名称取为dogcat-data

 

点击“确定”完成添加

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1.5服务授权

由于创建自动学习项目需要使用数据管理功能,在开始使用前,需为数据管理模块获取访问OBS权限。

在ModelArts管理控制台,进入“数据管理->数据集”页面,单击“服务授权

由具备授权的账号同意授权后,即可正常使用:

1.6下载安装并登录OBS Browser+

由于OBS Browser快下线了,所以本次实验关于对象存储服务操作中我们用到的新工具OBS Browser的升级版OBS Browser+

OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务(Object Storage Service,OBS)的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS Browser+的图形化界面可以非常方便地让用户在本地对OBS进行管理,例如:创建桶、上传下载文件、浏览文件等。

该工具在华为云主页“开发者->资源工具->开发工具”处

双击点进去后是下面的页面

在开发工具的业务工具处,根据自己电脑配置下载OBS Browser+:

此为下载完成打开后的OBS Browser+工具界面:

填入步骤1.1下载得到的Access Key IdSecret Access Key密钥

即可登录刚刚在华为云云端创建的OBS桶:

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此时可以借助OBS Browser+从云端创建的OBS桶中上传和下载文件:

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2

2.1准备数据

ModelArts在公共OBS桶中提供了猫狗数据集

命名为dog_and_cat_200

本文的实验将使用此数据集进行数据智能标注。

关于数据集的下载您可以在华为云网页:

https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/train_inference/image_recognition#%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%BB%BC%E5%90%88%E5%BA%94%E7%94%A8%20

进行猫狗数据集下载,数据集文件的大小不大,只有4.2M,小猫和小狗的图片各100张。

或本微信公众号后台回复“猫狗”即可一键获取猫狗分类数据集:

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2.2数据解压

在本地电脑平台,解压下载的

“dog_and_cat_20.tar”压缩包

例如,解压至本地“dog_and_cat_20”文件夹下

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2.3数据上传

点击打开刚刚下载安装好的OBS Browser+工具进行对象存储服务:

进入步骤1创建好的OBS桶dogcat-data文件夹中:

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点击上传”,选择刚才下载的本地猫狗数据集中的文件夹,点击“确定”即可完成上传。

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利用OBS Browser+工具将数据上传至华为云云端的速度很快,在华为云云端很快就可以看见刚刚上传的本地电脑的猫狗数据集:

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3.创建数据集

进入ModelArts管理控制台主页,单击左侧导航栏“数据管理”,再点击数据集

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添加步骤1保存的访问密钥文件中的密钥:

在“数据集”栏中单击“创建数据集”

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注_第12张图片

在“创建数据集”页面中,填写“数据集名称

dataset-dogcat

选择“数据集输入位置”

猫狗数据集OBS路径为

“/dogcat-modelart/dogcat-data/dog_and_cat_200/dog_and_cat_200/”

“数据集输出位置”选择一个空目录如

“/dogcat-modelart/dogcat-data/dog_and_cat_200/output/”

标注场景选择图像分类,添加标签集dog和cat

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注_第13张图片

点击创建即可创建数据集:

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4.数据标注

本次实验的数据标注,我们将在dog和cat两个标签手动标注各30张标签的基础上进行智能标注,将剩下的各70张图片智能标注好。

点击创建好的数据集dataset-dogcat,点击进去:

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选择右上的“开始标注”

此页面可以可视化的看见数据集中图片数量,标注和未标注的图片数量,以及标签统计。

此外在此处右上方还可选择创建团队标注任务,可以多人实时进行线上标注,大大提高了标注工作效率。

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注_第16张图片

数据标注,针对图像分类项目,即在已有数据集图像中,标注出不同类别物体,并为其打上标签。标注好的数据用于模型训练。

猫狗数据集中,所有的数据都未标注,用户可以先选择未标注数据进行手动标注,待两个标签的数据各标了30张的时候,可以启用智能标注。

【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注_第17张图片

数据集创建时,会自动执行数据源同步操作。由于数据源同步需要一定时间,如果出现同步失败,可单击“同步数据源”手动执行。

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单击“未标注”页面,此页面展示所有未标注的图片数据。由于之前创建数据集时我们已经创建好dog和cat标签,此时我们可以直接根据图片物体的类别将图片标注。

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以“dog”数据标注为例子,本文我们将操作一遍“dog”数据标注的过程:

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1.在未标注图片中找到30张dog的图片,并勾选图片左上的小勾√。

2.勾选完之后在右侧标签名处,找到dog的标签名,即可实现一次标注。

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我们用相同的办法再手动标注30张猫的图片,最后手动标注好了猫狗各30张图片:

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我们将启用智能标注,对剩下的数据进行标注:

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点击“待确认”,进入新页面后,点击“启动智能标注

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配置好智能标注的任务信息,点击“提交”:

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数据集开始进行图像标签的智能标注:

智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作,为用户节省70%以上的标注时间

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智能标注作业运行过程预计3到5分钟左右即可智能标注好标签,但是存在一部分利用机器智能标注没有标注正确的难例标签:

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我们需要人工仔细确认每张图片智能标注的结果。

对智能标注结果进行分类,依次处理每个类别。点击类别下拉框,选择其中一类,比如cat,如下图所示:

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人工确认每张图片,如果是cat,就选择图片(可以多选),然后点击按钮“将选中的图片确认为已标注”,接纳标注结果。

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注意,不是cat的图片,不要进行选择,后面步骤将会处理。如下图:

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cat类别的图片确认完之后,按照相同的方式处理dog类别:

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对于智能标注错误的结果,我们再次点击“启动智能标注”按钮,使用智能标注再次给这些图片标注。

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原理是:由于训练数据量增加,标注的精度会大大增加。

等待第二次的智能标注作业运行完成。

再次利用上述步骤处理智能标注后的图片

依据之前处理智能标注结果的流程,处理第二次的智能标注作业。

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多次重复上述过程,直到完成所有图片的标注,标注好各200张正确的猫狗图片。

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返回数据集概况页面,选择右方的“发布

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设置好数据集的名称和格式以及训练验证比例:

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点击确定后,等几秒钟即可发布成功:

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5.将标注好的数据集导入OBS桶

将标注好的dataset-dogcat数据集导入OBS桶中,选择此数据集右侧的“更多”选项。

选择“导入”选项:

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选择导入的OBS桶路径,

/dogcat-modelart/dogcat-data/dog_and_cat_200/train/

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即可将标注好的数据集导入OBS桶的文件夹中

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6.将OBS桶的文件下载到本地电脑

由于对象存储服务的管理控制台不能直接将OBS桶中文件夹下载到本地,需要借助OBS Browser+进行下载

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选择需要下载的数据集文件,即下载至本地电脑:

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至此实验全部完成。

最后大家使用的云端资源记得全部删除如对象存储服务创建的OBS桶,文件夹;ModelArts创建的数据集,部署的模型等都需要删除,并停用访问密钥,以免造成不必要的花费。

通过对实验结果的比对,可以看出利用

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