1.介绍
这次想做的实验就是人脸识别，官方手册也给了非常详细的教程，所以照着官方给的手册来试一下。
2.训练
首先准备一些具有人脸的图片，我这里准备了6张，不过应该是不够的，这里就先做个测试，不够后面再重新训练一次；
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图1

在官网中选择EasyDL图像识别功能。
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图2

选择物体检测，主要是为了检测人脸。
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图3

进入之后选择创建模型。
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图4

输入相关的信息。
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图5

这时候需要导入数据，也就是人脸的图片。
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图6

选择本地导入。
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图7

选择刚才准备的几张图片。
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图8

这里有一张图片无法导入，只导入了五张图片。
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图9

然后选择在线标注，因为需要标注出人脸的位置。
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图10

标注的界面如图11所示，需要先添加标签。
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图11

命名为face。
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图12

然后标注出人俩你的位置。
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图13

将剩下的几张图全部标记一下即可。
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图14

然后开始进行训练。
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图15

添加训练数据，也就是刚才添加好的标签图片。
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图16

添加完成之后选择相关的配置，这里选择了均衡模式，也就是正常快正常准确。
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图17

提示图片过少，确实有点少，下回再添加更多的图片。
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图18

然后就进行训练了，这里添加一下手机号码，训练完成之后就会发送提示短信给指定的手机号码。
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图19

训练完成之后如图20所示，模型效果具体需要再研究一下。
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图20

然后就准备发布模型了。
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图21

然后发布服务。
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图22

等待发布完成。
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图23

发布完成之后下载SDK，同时也需要获取序列号，这里可以免费获取。
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图24

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图25

最后就有了一个SDK离线包。
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图26

3.总结
整个流程下来还是比较清晰的，也不难，可以说完全不懂程序的人都可以操作。


【米尔AI边缘计算盒】Part1：开箱和准备
【米尔AI边缘计算盒】Part2：分类识别
【米尔AI边缘计算盒】Part3：是否能够同时识别两种矿泉水？
【米尔AI边缘计算盒】Part4：人脸检测模型训练
【米尔AI边缘计算盒】Part5：人脸识别模型测试