【2020华为云AI实战营】 第3章:图像分割+3.2小节自己动手的过程

网友投稿 1076 2022-05-29

【2020华为云AI实战营】 第3章:图像分割+3.2小节自己动手的过程

1、前期准备:

前期申明,我这里的操作过程,着重写出自己操作的过程中出现问题,github上比较一步一步做的部分,有些就跳过了、

在ModelArts服务主界面依次点击“开发环境”、“创建”

【注意:】选择TensorFlow-1.13.1,不要像教学视频中老师选择1.8

案例演示

这里就按照github上一步一步操作就可以了、

【发现问题01:】但是,我发现这里有个地方教学视频有,但是github操作文档上却没有‘’

2、 Mask R-CNN模型训练部分

第一步:导入相应的Python库,准备预训练模型。

其他按照github上文档操作就可以了,这里,就不赘述了、

3、 创建模型

也是按照github上做就可以了,不赘述了这里

【2020华为云AI实战营】 第3章:图像分割+3.2小节自己动手的过程

4、模型训练

我们首先将模型的结构打印出来,然后开始训练

将训练之后的模型,保存在自定义的位置当中。 训练完成之后,我们开始进行推理

【发现问题02】模型训练的时候,这个时候要重启。做到这一步的时候报错

【注意:】 删除现有的数据,换了TenFlow1.13.1重新来一遍,把这里报错解决了

等待这里,变成“100\100”

第12步,构建推理模型,将我们构建的模型参数加载进来。

从验证数据集中随机选出一张图片进行预测,并显示结果

首先是,标注信息的分割结果。然后是,模型推理出的分割结果。

第三步:也可以通过上传自己的图片进行预测。

上传图片方式:点击网页的’upload‘按钮,将本地图片文件上传,上传后图片所在的路径存储为test_path。

【发现问题03】这里并没有和教学视频中一样。

这里,就抱错了。

这里的计算结果是0.0

【解决方法:】upload上传图片的名字,弄错了。应该是“test.jpg”.把所有代码删除后重新来做一遍,解决了这个问题

EI

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:5分钟快速搭建hexo博客并部署到github
下一篇:YOLOv3初体验
相关文章