没有AI工程师，就不能玩AI了吗？不！只要有了它，除了玩AI，还能赚点钱！ 清疚 2022-10-27 01:51 112阅读 0赞 最近疫情又开始紧张起来，一个做智能设备的张同学问我，他们的客户想在打卡的地方检查员工是否有戴口罩进出，记得我之前分享过一个开源的框架，发给他看看。过了2天，他又来找我：你这推荐的什么鬼开源，一点都不准，太不给力了，还有其他方法可以快速集成的么？ 凭着技术人的快速搜索能力，我发现了一个不错的好东东：百度EasyDL。特地拿出来给大家推荐这个工具不仅是因为通过它，帮助朋友解决了问题，同时还给了自己一些新的启发，或许后续有啥想法还能用这个折腾点东西，赚赚钱！而且，我觉得EasyDL最大的魅力在于对开发者的技能并不那么挑，大部分人都可以快速上手，并可能利用它给自己带来收益！ 下面我就分三部分给大家介绍一下，以及我们可以用它来做啥： * 啥是EasyDL？ * 初步尝试 * 进一步思考 ### **百度EasyDL简介** ### 啥是百度EasyDL？在介绍我的尝试之前，我们先了解一下它的背景。 百度EasyDL是基于飞桨开源深度学习平台，面向企业AI应用开发者提供的零门槛AI开发平台，实现零算法基础定制高精度AI模型。它提供了极其丰富的应用模型，比如：图像的识别、文字的识别、语音的识别、文本的分类、甚至还有机器学习的表格数据预测等等。它提供的一站式智能数据标注、模型训练、服务部署等全流程功能，内置丰富的预训练模型，支持公有云、设备端、私有服务器、软硬一体方案等灵活的部署方式，让它在开发者中备受欢迎。另外，基于飞桨还有一个全功能AI开发平台BML，它相对EasyDL而言，适用于有算法基础的开发者，提供更丰富的模型建模方式和模型管理能力。 ![图片][436f509e08478d3203c50c1480d423ff.png] 上图是EasyDL支持的技术方向，的确非常全面，而且不得不说，百度EasyDL在用户体验方面也是做的非常出色，我大概也就花了1小时左右预研了一下，就把他推给了张同学，帮他实现了需求。 ### **初步尝试** ### 为了更直观地感受这个平台的强大，我拿我的预研步骤给大家分享一下，一方面是让你了解百度EasyDL的使用方法，另一方面也是分享一下解决问题时候的思考方式。 **第一步：需求分析** 张同学的需求是识别人物是否有戴口罩。那么识别的目标介质通常就两种：图像与视频。 而百度EasyDL中就提供了这样的两种模型可以使用： ![图片][eb6e3421327a930ef519f272341fc2b8.png] P.S. 为了方便验证，下面我选择了通过图像的方式，因为图片的训练数据我们更容易获得。有条件的情况下（训练数据充分），还是要使用更贴近用户场景的方式去调研。 **第二步：创建模型** 在图像模型中，有三个细分类型：分别是图像分类、物体检测与图像分割。 ![图片][dbc7cc0a6019f96d8c26b90be24ef540.png] 我的基本思路是，通过训练一批具备两个特征的图片，来将他们分成两类：“已戴口罩”与“未带口罩”。所以，这里我使用了图像分类模型去尝试。 所以，我们先创建了这样一个“戴口罩检测”模型 ![图片][e8ffd368c86db77dadaa2eb3a5d8ba80.png] **第三步：采集训练数据** 之前说过，我们尝试用图像来调研，就是因为获取训练数据方便，所以百度撸一发戴口罩和不戴口罩的图片（当然你有其他渠道获得更多数据也可以）。 ![图片][e75b5026f069e08e59473dade631399d.png] 初步验证，差不多戴口罩的和不戴口罩的各采集个50张左右，顺便再采集3、4张后续用来验证的照片。如果准备在业务里真实应用，建议实地采集和应用类似的数据。 **第四步：创建数据集，完成数据打标** 在创建的模型里，创建数据集： ![图片][8b2bd63413643462d73c566d5029f6bd.png] 将上一步我们采集的图片信息上传到该数据集中，并对图片进行打标，区分出有戴口罩和没戴口罩的人。在这一步，还可以借助EasyData这个智能数据服务平台，通过数据清洗功能，智能清洗掉模糊、近似照片来提升数据质量；并利用数据采集、数据智能标注、多人标注等功能提升数据采集效率、提高标注速度。 ![图片][d025f11fb863ced9a427859750bd3a82.png] **接着讲第五步：训练模型，验证结果** 完成了数据准备之后，我们就开始训练模型吧！ ![图片][7cf24a9cf9c1615939ff2ec574772d4a.png] 选择要使用的训练算法、以及上面我们准备好的数据集，就可以开始训练，剩下就是静静等待模型训练完成。 ![20210203091821279.gif][] 训练完成之后，我们可以看到类似上面的结果，如果准确率你不满意，还可以继续调整，比如出现判断错误的数据做一些优化，或者再多搜索一些图片素材，增大训练样本。 当模型训练差不多满意了，那就尝试验证一下，方法也很方便，直接拖入你准备好的用于验证的图片，看看识别结果吧： ![20210203091821279.gif][] **第六步：优化调整** 如果验证结果还不够满意，那么你还可以继续训练优化，方式也很简单，你可以继续增大样本，还可以利用百度EasyDL提供的数据清洗工具，对低质量的数据进行处理。这些操作在百度EasyDL都有清晰的指引，就算你是AI小白，也能非常方便地去提升你的模型质量。 另外，EasyDL还支持云服务数据回流功能，授权之后可以管理已发布云服务的数据，查找API识别错误的数据，保存到数据集进行清洗、标注后，用于下一次模型优化训练，尽最大可能提升你的模型效果。 **第七步：发布接口** 在模型训练完成之后，我们要将其纳入我们应用的一部分，我们只需要简单通过页面点击，就能把这个功能以API接口的方式发布出来。 ![20210203091821275.gif][] 通过这种方式，不论是我们的后端服务，还是终端设备，只要网络允许，就可以用到我们这里训练出来的模型来完成业务需求。 ### **进一步思考** ### 通过上面一系列的操作，我并没有编写一行代码，就基本上完成了张同学想要的检测戴没戴口罩的需求（当然，精准度上以及检测形式是以图片还是视频，还需要根据实际情况去优化与选择）。这比起我们通过使用开源框架去搭建和使用来说要方便了好多，尤其对于没有接触过AI相关开发的人群甚至是技术小白来说，也是非常容易上手的。 顺手查了一下百度EasyDL目前的应用也是非常地广。比如与我们生活息息相关的垃圾分类，北京一家科技公司基于EasyDL，将常见快消品饮料垃圾图像做结合，不到半天时间便完成识别准确率高达99%的垃圾分类模型，初步实现了7种常见垃圾的分类能力，并集成到他们设计、研发并生产的智能垃圾箱中，作为国内首批支持自动分类的智能垃圾箱，成功落地。除此之外，百度EasyDL对于一些小创业公司也是帮助非常之大，比如北京一家创业公司在团队中没有AI工程师的情况下，借助百度EasyDL实现了在电线杆上的AI天眼，有效减少电力巡检投入的人力成本，同时也避免了电力巡检过程中可能产生的人员伤亡事件。类似的应用还有很多，有些应用的实践甚至都不是开发人员所创建的。所以，在百度EasyDL这个平台的帮助下，如果你有一些创新性的想法，几乎不需要太多前置的学习门槛，就可以快速的入门并建立你想要的AI模型，然后逐步地深入优化。 同时，配合平台提供的模型售卖板块，还能将你的产品公开进行出售服务！ ![图片][feb7864c5c44a999743d98ce1dbc8ae6.png] 过去，我一直提倡有想法的后端开发者一定要学一下前端，因为只有这样，我们的一些想法就可以通过自己的双手去实现，除了锻炼技术之外，有时候还能给我们带来收益。 比如就以我个人而言，开发工具产品获利是最直接的经验。那么，有了百度EasyDL之后，其实又给我们多了一条路子，那就是提供AI模型相关的API服务来实现我们的技术变现。没有兴趣学前端，但却有很多数据处理类想法的小伙伴们就有福了！也许可以借此工具大赚一笔？ 百度EasyDL这个工具我已经收入囊中，待我有啥新奇的想法，就等着我的API发布吧！那么读完本文的你，对百度EasyDL有什么看法呢？**是否产生了什么新奇的模型想法呢？赶紧来在留言区跟大家分享下吧！** 最后，另外提一句，如果你对自己的模型很有信心，那么在大赚一笔之前，还可以参加一下百度EasyDL正在搞的「万有引力」活动，只要你通过EasyDL完成了业务模型的定制训练、部署和应用，就可以领取万元的专项代金券。如果你的模型落地效果还非常好，还有机会获得最高十万元的特殊补贴！[点击这里直达活动现场][Link 1] ![图片][a611c6a6128e568639a55a8b9f65adc7.png] [点击这里直达活动现场][Link 1] [436f509e08478d3203c50c1480d423ff.png]: /images/20221024/db735bd23e904e7d8b21f611f0d290f2.png [eb6e3421327a930ef519f272341fc2b8.png]: /images/20221024/bb200f47abc24825b0ebe659505f9c9a.png [dbc7cc0a6019f96d8c26b90be24ef540.png]: /images/20221024/1d83aa2611a647809dea54dc14a87f8c.png [e8ffd368c86db77dadaa2eb3a5d8ba80.png]: /images/20221024/c912dcf5f8fa4bbdb3807e4f84c468fd.png [e75b5026f069e08e59473dade631399d.png]: /images/20221024/98260e3289e6451d8b0e084b8113aa40.png [8b2bd63413643462d73c566d5029f6bd.png]: /images/20221024/ffa36a6823444ec6b3f3ede24530c70d.png [d025f11fb863ced9a427859750bd3a82.png]: /images/20221024/dc43e53adf0d423eab3359de8c240e52.png [7cf24a9cf9c1615939ff2ec574772d4a.png]: /images/20221024/f39cf9875b0d4905965ce3455d8ea80a.png [20210203091821279.gif]: /images/20221024/0fa3b9b12bfe495aa5b63c60b3dd60ed.png [20210203091821275.gif]: /images/20221024/ed6687d521bd45e3b75a2cc3647505c3.png [feb7864c5c44a999743d98ce1dbc8ae6.png]: /images/20221024/df544fa37386475ab45f6cf43e92525e.png [Link 1]: https://ai.baidu.com/easydl/universal-gravitation/?ref=cxyddgzh [a611c6a6128e568639a55a8b9f65adc7.png]: /images/20221024/3080e8aab7fa430daddb8b03f4a4be75.png
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