Hello大家好，我是苏苏思量。

每次看钢铁侠打架，我都在好奇：这场仗到底打坏了多少钱的东西？

照理说，他有世界上最好的AI贾维斯，怎么就避不开路边的车和电线杆呢？

如果我是斯塔克集团的会计，我一定要求装个省钱插件——识别好公共物件，省下的钱，给员工发点米面。

这种时候一定要支持国货！看我怎么用老东家百度的AI平台EasyDL给贾维斯升级换个代！

零基础的小白，经典版一定是你的菜。

但这次要灵活调参，自由炼丹，所以选择专业版。

这次要识别的是建筑车辆，从而及时避障。

和图像分类任务不同，做物体识别任务的标注工，还要描边边。

可是一点训练集图片量大了起来，比如这次有100张照片，那可真是眼晕头秃，只想痛苦了。

还好有智能标注，只需要标注好30%的数据，剩下的交给AI来完成。

我们只需要做最后的检查和校验工作就好啦！省时省力！

然后来到模型训练-脚本调参-新建任务。

刚刚没有倾囊相授，专业版不仅调参自由，还有——
超大规模数据集的通用分类预训练模型

根据文档来看，这里的2个预训练训练网络，YOLOv3-DarkNet快，Faster_R-CNN-ResNet50-FPN准，想要结果稳，当然要选准。

第一次运行，参数可以设置默认，想要结果更精准，能自己调整参数就更好啦。

然后选择刚刚标注好的数据集，点击确定，开始训练！

等到训练好了，让我们来看看训练效果吧！

窗户识别：

车辆+窗口识别：

识别结果还真的很不错啊！

在使用过程中，有任何问题，都可以点击控制台右上角，提交工单，客服24小时在线，随时解答我们的问题，上面的智能标注，就是我在走投无路，头晕眼花的情况下，客服提供的帮助！

EasyDL提供灵活的一站式部署，免去额外云计算和硬件边缘适配等工作，进一步提升模型开发的整体效率，可以更快地应用到业务中。
好了，现在只要把sdk烧给贾维斯，斯塔克集团以后每年保守估计能省几十亿美元！

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