ModelArts AI和你一起在这个春天挖野菜

入春之后，绝大多数植物都开始换发生机，人也变得精神了许多。要说春天有什么好吃的，那必然是野菜了。春天的野菜十分鲜美，吃到肚子里可谓是好处多多。可是野菜那么多，我怎么分得清呢？下面我们就一起通过华为ModelArts AI 开发平台，开发一个图像分类的模型，来告诉我们这些野菜叫什么。

在开始我们的实验之前，我们需要先了解下，什么是图像分类。图像分类是计算机视觉中最基础的任务，图像分类任务是根据图像的语义信息，判断图像中物体的类别，比如猫狗、婴儿等等。图像分类也是图像检测、物体分割、行为分析等其他高层次视觉任务的基础。在多领域有着广泛的应用。比如我们手机中，可以对手机拍摄的图片进行分类，方便我们很快的找到自己需要的图片，再比如我们可以通过手机拍摄图片，通过分析图片的信息，可以在线购买相关的物品，甚至在目前的医学领域，图像检测也有了落地的应用。

话不多说，我们一起操练起来

一、准备数据集

工欲善其事必先利其器，在做智能训练的时候，我们必须要有相关的数据来进行训练，好的数据集直接影响后期模型的准确度。在图像分类中，常见的开源数据集有：猫狗分类数据集、数字识别数据集、花卉识别用的数据集以及其它数据比较完整的数据集。下图展示了图像分类常见到的开源数据集

当然我们也可以通过搜素引擎，找到我们所需要训练的素材，重要点就是：大图、高清、无码。

二、上传OBS 存储

这里我们使用华为OBS来存储我们的训练数据。OBS可以简单的理解为我们电脑的硬盘，不同的是，OBS可以在MoerlArts平台上直接被调用。这样大大方便了我们做训练。这里需要提个概念，“桶”这个是OBS 里的术语，可以理解为电脑上的C\D盘。至少我是这么理解的。然后我们可以在里面创建不同的文件夹，来放置我们实验用到的数据集。

这里我通过OBS 客户端来上传我们的数据集，相对比较方便

进入刚刚进入的桶，然后按下图操作上传我们准备好的数据集。

三、数据标注

刚刚我们已经上传到OBS 中，现在我们对上传的数据集进行标注，简单的理解就是我们告诉系统，这个图片里的事物都是些什么，让他认识并记住，方便我们以后对它进行训练

1、进入AI 平台

2、新建项目并引用数据集

数据集输入位置，可点击右侧的小文件夹图标进行快速选择

参数完成后，点击创建项目，完成项目创建

3、数据标注

项目创建完成后，我们进入下图

可以看到，我们准备的训练图片已经全部显示出来了，下面我们就开始进行数据标注，选择同类型的图片，然后输入数据标签，点击确定，即可完成数据标注工作。

下图是数据集标注完成图

4、训练模型

完成 数据集的标注，下面开始进行数据模型的训练，点击右上角开始训练，进入训练界面

勾选使用免费的GPU 资源，点击下一步

点击提交，开始训练模型

等待模型训练完成

训练中出现的异常，可以点击异常图片查看详情

我这边是由于数据集中有png 图片造成的，可以在训练完成后，在OBS 中删除对应的图片，在同步下数据集，重新进行训练即可

4、训练完成

在这里我们可以查看训练的准确度等参数，然后点击部署按钮，开始部署刚刚训练好的模型

部署规格如下图所示

等待部署完成

部署完成

点击上传，进行图片预测

同时，也可以通过URL 接口进行调用，在通过调用手机端的摄像头，就可以愉快的识别野菜了。

今天的实验就到这里，我们下期再会。

温馨提示：

不常吃野菜的朋友，建议不要盲目去挖，想尝鲜可以到菜市场买点回家，这样的野菜吃起来更安全一些哦。

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