百度架构师手把手教深度学习学习总结
1220433192 发布于2020-06-18 浏览:626 回复:1
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  这次课程是对飞桨产品的入门学习,第一次作业是PaddleHub的使用,主要是使用已有的预训练模型进行应用开发,包括人脸关键点检测、人脸识别、图像分割等等,也就是一个项目的核心,其他的功能还需要自己去开发。就像我做的一个蔡徐坤分身+青蛙头饰的项目:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/505168 。

可以看出里面的程序大部分都是为了将数据导入PaddleHub模型,然后将预测出的数据进行加工而写的。

  这个项目对于我来说最耗费时间的是使用opencv2这个库,因为我从来没有尝试过使用它来对图像进行如此多的处理,踩坑的地方是BGR转RGB。然后就是用图像分割模型把图片进行人像抠图之后,再使用平移操作后,背景出现了!!!(原本的背景被扣掉了,应该只剩下人像才对)

  我的解决办法就是提前把图片平移了再进行抠图。最后就是使用paddleHub可以设置‘’文件夹‘’导入数据,我一开始还傻傻地写了一个循环读取图片的操作,一张张地读进去慢的要死,希望大家能好好看清楚github上的文档,不要像我一样踩了不该踩的坑啊。

  然后就是paddledetection的作业,人脸检测其实我fork了,后面感觉做的不太好就去重新做了AI识虫项目,这个主要就是学习如何去使用这个工具去搭建模型,如何将读取的数据进行训练,优化还是要看之前参赛选手的经验。

  接下来就是一个使用Paddleserver进行模型部署了,这里我到现在也不明白,输入模型前的数据为什么要自己去预处理,然后好像文档也没有说明,搞得我直接傻了,到后面的答疑才知道要自己对数据进行前处理后处理对其,使用perprocess不然就错了。

  后面就是PaddleX的使用了,这个可以说是没有坑,因为使用GUI版的就是傻瓜式操作,只要把图片数据放进相应格式的文件夹就可以自己划分数据集,再也不要自己去改代码写txt文件了。

参数配置可以自己选择模型结构的搭配,数据图像增强方式。

还有Visual DL这个好用的可视化工具,能实时监测训练情况,以便优化训练。

可以说是特别地好用。

 

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共1条回复 最后由skywalk163回复于2020-06-18
#2skywalk163回复于2020-06-18

向你学习!

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