百度AI数签神器—撸完串再也不数签了

发布时间：2021-09-28 15:12 作者：未知

简述：撸串已经成为大家工作之余的放松方式之一，回想下每次撸完串，扫码结账前，总要等待服务员一个个数签结算，效率低下不说还很容易出错，为了解决数签难题百度AI数签神器上线了，

　　撸串已经成为大家工作之余的放松方式之一，回想下每次撸完串，扫码结账前，总要等待服务员一个个数签结算，效率低下不说还很容易出错，为了解决数签难题百度AI数签神器上线了，服务员只需对着签子底部拍张照片，就能实现一秒“数签”，然后从这种繁琐的日常工作中解脱出来。

　　这款叫做《百度AI数签神器》的小程序由百度研发。据了解，上线这个数签小程序，前期只需要进行小批量的数据标注，通过把标注好的图片上传平台进行模型训练，最快半小时，专属的数签模型就轻松生成了。随后结合百度APP，就开发出「百度AI数签神器」小程序。

　　这次“AI数签神器”，就是在百度飞桨EasyDL一站式开发平台完成模型训练的。EasyDL是百度飞桨推出的零门槛AI开发平台，开发者不需要有算法基础，就能在平台上完成数据上传、标注和训练，可视化操作几步就可以完成一个AI模型。

　　“数签”模型之所以快且准，核心离不开百度飞桨EasyDL图像-物体检测模型的支持，它是零算法基础定制高精度图像应用AI模型，提供端云多种灵活部署方案。

　　模型训练过程有多简单呢？只需四步就可以得到你想要的识别效果：

　　1，创建模型。确定模型名称，记录希望模型实现的功能。

　　由于我们的目标是统计竹签数量，那就需要定位竹签，然后统计竹签出现的次数。对于这类要定位出物体区域，并识别为竹签的场景，在EasyDL可以使用物体检测模型来完成。

　　2，上传并标注数据。检测功能的模型：上传数据后，需要在数据中标注出需要检测的具体目标。

　　要知道，数据的获取是一个比较长的过程，这个过程中需要开发者去采集数据，标注数据，清洗数据，每个流程都可能会占用我们较多的人力。

　　别担心，百度推出的一站式数据处理和服务平台EasyData，主要围绕AI开发过程中所需要数据采集、数据清洗、数据标注等业务需求提供完整的数据服务，帮助你提升模型训练的效果。

　　在竹签数据集中，采集的图片竹签占比小，背景干扰多，可以通过数据清洗模块批量裁剪掉非目标的背景区域，保留核心竹签区域。

　　3，训练模型并校验效果。选择部署方式与算法，用上传的数据一键训练模型；模型训练完成后，可在线校验模型效果。

　　EasyDL平台的用户可根据模型部署环境以及对预测时延的要求来选择模型，一般情况下，时延越大，精度越高。

　　得到模型的初步效果后，用户还可以根据其特点进一步优化。

　　首先是数据增强，竹签图片量不大，为了扩产数据集并提高模型的泛化性，可以采用数据增强策略。

　　其次是优化超参数，如锚框大小、输入分辨率、学习率、优化器等。百度飞桨EasyDL平台提供自动超参搜索服务，能大幅提升模型的效果。同时，EasyDL支持早停、失败重试、表现差的试验复用优秀试验的预训练权重等功能，使训练更加高效。在EasyDL线上多场景模型精度可以平均提升10%以上。

　　然后是智能评估。通过查看指标、归因分析、有针对性地收集和修正数据并进行模型迭代，模型调优的效率普遍可以提升50%，在有些数据集上精度甚至可以提升20%以上。

　　4，发布模型。根据训练时选择的部署方式，将模型以云端API、设备端SDK等多种方式发布使用。

　　EasyDL提供灵活丰富的服务部署形态，包括公有云部署、本地服务器部署、设备端SDK、软硬一体产品等。它还支持4大操作系统，15+芯片类型。

　　在AI模型开发的部署阶段，除了硬件的适配性，性能一直是开发者最关心的核心问题，很多场景对时延都有非常高的要求。EasyDL引入计算图优化、模型压缩等功能，能够大幅降低模型的体积，以及内存/显存的占用，如模型内存占用可以降低60%。同时，在本地部署中，通过端到端的硬件加速和异构计算的合理编排等机制，可以最大化发挥AI芯片的潜力，提升本地模型推理的性能。

　　从创建模型到模型发布，到此，整个模型训练的整个过程就结束了。这里也有个详细的上手视频介绍。

　　由此可以看出，与大家所熟知的那样，百度AI不止能做高大上的工业检测、电力巡检等专业应用场景，更重要的是，百度AI给我们展示了技术可以非常贴近日常生活，AI可以有烟火味，他们也真正做到了将AI落地到各领域，改变人们的生活。

　　同时，可以看到，EasyDL平台让AI开发变得很容易就能上手，不是专业的算法工程师，也可以用它开发各种应用。

　　更多基于百度EasyD技术的AI神器，百度云服务中心持续分享中！

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