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一站式机器学习模型训练工具

人工智能 迷途小书童 3年前 (2021-02-04) 5386次浏览 5个评论

软硬件环境

  • windows 10 64bit
  • lobe beta

视频看这里

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前言

众所周知,机器学习模型的训练是个非常复杂的过程,很多新手往往在基础环境的搭建上就栽了跟头,更别提数据的采集、模型训练、模型调整了。近日微软公司开发了一个图形化的机器学习模型训练的工具 lobe,简单易用、没有 gpu 也可以用、而且不用敲一行代码,绝对值得你来体验一把。

体验

进入官方网站 https://lobe.ai/ 进行下载,目前软件支持 windowsmacos,刚放出 Beta 版本,安装后打开软件,选择 New Project 创建新的项目

lobe.ai

这里我们要去训练一个口罩的检测模型,项目名称定为 mask,然后点击右上角的 import,当前版本可以导入图片、本地摄像头和已有的数据集,这里我们选择 Camera,这样,工具就可以从摄像头实时的采集训练的图片数据了

lobe.ai

当戴上口罩后,就可以在 label 上输入 mask 了,这个过程就是标注了,点击中间的大按钮就可以开始采集数据了

lobe.ai

同样的,当拿掉口罩后,label 上输入 no-mask,采集一定数量的图片。官方的说法是,如果想训练一个可用的模型,图片数量应为100 ~ 1000

lobe.ai

当标注结束后,点击右上角的 Donelobe 就开始自动训练了

lobe.ai

lobe 非常智能,它能够检测到你的环境,有 gpu 的话,会自动使用,没用的话,也没有关系,cpu 顶上。

模型训练这块,目前 lobe 使用了2种网络模型,ResNet-50 V2MobileNet V2,前者是精度考虑,而后者是速度考虑

待模型训练完成后,我们就可以进入到 Play 阶段,其实就是检测测试

lobe.ai

Play 过程中,如果发现,模型不太准确,可以在这里进行微调,比如我用手挡住嘴巴,模型就认为我戴了口罩,这时候,可以点击右侧的红键纠正,纠错后,lobe 自动进行模型的再训练

lobe.ai

如此反复操作,待各种情况都纠错后,模型的准确率就会大大提升

lobe.ai

最后,可以将模型进行导出,目前版本中支持 tensorflow litetensorflow.jstensorflowonnxlocal API,相信后续版本还会继续添加

这里我们导出 tensorflow 的模型

lobe.ai

导出后是这样的

lobe.ai

正常的话,到这里模型训练就已经完成,接下来就可以进行交付使用了。

最后,进入到 example 后,我们创建个虚拟环境测试下模型

conda create -n tfgpu python=3.7
conda activate tfgpu
pip install -r requirements.txt
python tf_example.py test.jpg

代码运行后,得到的预测结果是正确的

lobe.ai

参考资料

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(5)个小伙伴在吐槽
  1. 一装就闪退,不知道是咋回事
    匿名2021-07-17 19:23
  2. 作者你好,这个项目还是不太了解,我想知道他怎么运用的,这个好像没有标注啊,倒像是图像分类
    匿名2021-02-26 22:08
  3. 太强了!!!
    匿名2021-02-25 16:19
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