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文档首页/ AI开发平台ModelArts/ 快速入门/ 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
更新时间:2024-12-16 GMT+08:00
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使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾过期药物等。人工识别效率低下、费时费力,AI技术显然可以为此贡献一份力量。

该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。

本案例只适用于新版自动学习功能。

步骤一:准备工作

  • 配置委托访问授权

    ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互,首次使用ModelArts需要用户配置委托授权,允许访问这些依赖服务。具体配置操作请参见配置ModelArts Standard访问授权

步骤二:创建OBS桶

  1. 登录OBS管理控制台,在桶列表页面右上角单击“创建桶”,创建OBS桶。例如,创建名称为“dataset-exeml”的OBS桶。
    • 创建桶的区域需要与ModelArts所在的区域一致。例如:当前ModelArts在华北-北京四区域,在对象存储服务创建桶时,请选择华北-北京四。请参考查看OBS桶与ModelArts是否在同一区域检查您的OBS桶区域与ModelArts区域是否一致。
    • 请勿开启桶加密,ModelArts不支持加密的OBS桶,会导致ModelArts读取OBS中的数据失败。
  2. 在桶列表页面,单击桶名称,进入该桶的概览页面。
  3. 单击左侧导航的“对象”,在对象页面单击“新建文件夹”,创建OBS文件夹。具体请参见新建文件夹章节。

步骤三:准备训练数据集

  1. 单击8类常见生活垃圾图片数据集,进入AI Gallery数据集详情页,单击右侧“下载”。
  2. 选择对应的云服务区域例如:华北-北京四,需要确保您选择的区域与您的管理控制台所在的区域一致。
  3. 进入“下载详情”页面,填写以下参数。
    • 下载方式:ModelArts数据集。
    • 目标区域:华北-北京四。
    • 数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。
    • 数据集输入位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。
    • 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。
    图1 下载详情
  4. 完成参数填写,单击“确定”,自动跳转至AI Gallery个人中心“我的下载”页签,单击按钮,查看下载进度,等待5分钟左右下载完成,单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。

步骤四:创建新版自动学习图像分类项目

  1. 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择开发空间 > 自动学习,进入自动学习总览页面。
  2. 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。
    • 名称:自定义您的项目名称。
    • 描述:自定义描述您的项目详情,例如垃圾分类。
    • 数据集:下拉选择已下载的数据集(步骤2中已成功导入的数据集,默认为下拉数据集列表中的第一个数据集)。
    • 输出路径:选择您步骤1创建好的OBS文件夹下的路径,用来存储训练模型等相关文件。
    • 训练规格:根据您的实际需要选择对应的训练规格。
  3. 参数填写完成,单击“创建项目”。

步骤五:运行工作流

项目完成创建之后,会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是:

  1. 观察数据标注节点,待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。
  2. 在弹出的窗口中,单击“确定”,工作流会开始继续运行。当工作流运行到“服务部署”节点,状态会变为“等待输入”,您需要填写以下两个输入参数,其他参数保持默认。
    • 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,选择好规格后,配置费用处会显示相应的费用。
    • 是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。
    图2 选择计算节点规格
    图3 设置自动停止
  3. 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。

步骤六:预测分析

运行完成的工作流会自动部署相应的在线服务,您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。

  1. 在服务部署节点单击“实例详情”或者在ModelArts管理控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。
  2. 在服务详情页,单击选择“预测”页签。
    图4 上传预测图片
  3. 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。
    图5 预测样例图
    图6 查看预测结果

    本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

    ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集,用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。

后续操作:清除相应资源

在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要的计费。

  1. 停止运行服务
    • 预测完成后,单击页面右上角的“停止”,即可停止该服务。
    • 单击左上角返回在线服务,在对应的服务名称所在行,单击选择操作列的“更多>停止”,停止该服务。
      图7 停止服务
  2. 清除OBS中的数据。
    1. 在控制台左侧导航栏的服务列表,选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。
    2. 在左侧导航栏选择“桶列表”,在列表详情,找到自己创建的OBS桶,单击桶名称,进入OBS桶详情。
    3. 在桶的详情页,左侧导航栏选择“对象”,在右侧“名称”列选中不需要的存储对象,单击“操作”列的“更多>删除”,即可删除相应的存储对象。

常见问题

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