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【米尔AI边缘计算盒】Part4:人脸检测模型训练

2021-4-18 17:04:34 显示全部楼层
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;
1.jpg

图1

在官网中选择EasyDL图像识别功能。
2.jpg

图2

选择物体检测,主要是为了检测人脸。
2.png

图3

进入之后选择创建模型。
3.png

图4

输入相关的信息。
4.png

图5

这时候需要导入数据,也就是人脸的图片。
5.png

图6

选择本地导入。
6.png

图7

选择刚才准备的几张图片。
7.png

图8

这里有一张图片无法导入,只导入了五张图片。
8.png

图9

然后选择在线标注,因为需要标注出人脸的位置。
9.png

图10

标注的界面如图11所示,需要先添加标签。
10.png

图11

命名为face。
11.png

图12

然后标注出人俩你的位置。
12.png

图13

将剩下的几张图全部标记一下即可。
13.png

图14

然后开始进行训练。
14.png

图15

添加训练数据,也就是刚才添加好的标签图片。
15.png

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。
16.png

图17

提示图片过少,确实有点少,下回再添加更多的图片。
17.png

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。
18.png

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。
19.png

图20

然后就准备发布模型了。
20.png

图21

然后发布服务。
21.png

图22

等待发布完成。
22.png

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。
23.png

图24

24.png

图25

最后就有了一个SDK离线包。
26.png

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
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