用MobileNet和数据增强训练和可视化人脸口罩检测模型

目录

• 介绍
• 项目准备
• 上传图像
• 上传标注
• 数据标注
• 创建训练流程
• 训练模型
• 生成TensorFlow模型
• 使用Portal可视化模型
• 总结
• 常见问题解答

介绍 {#introduction}

大家好，我是Greg，是Data Chair公司的产品经理。今天我们将演示如何在Daily Chair Nexus平台上构建人脸口罩检测模型。在开始之前，如果你想跟着这个实战课程进行实践，请随时注册我们的免费套餐，这将为你的项目以及更多内容提供完整的支持。那么，让我们开始吧。

项目准备 {#project-preparation}

首先，登录Nexus平台，并创建一个新的项目。为了便于管理和跟踪实验过程，建议为项目命名为"人脸口罩检测"。同时，选择"对象检测"作为项目类型（虽然我们也支持实例分割）。

上传图像 {#uploading-images}

接下来，我们需要上传图像。你可以预先下载KeGo数据集，并选择上传整个训练文件夹。该文件夹中应该有835个文件。请耐心等待上传完成，这个过程可能需要1分钟或更短的时间。

上传标注 {#uploading-annotations}

上传图像完成后，我们需要上传标注文件。在Nexus平台上，我们支持各种标注格式，如CSV和Pascal VOC数据集。你可以选择上传从KeGo下载的所有XML文件。上传完成后，您可以在项目概览页面查看到图像标注的数量和类别的分布情况。在此页面上，您还可以自定义类别的名称或添加新类别。

数据标注 {#data-annotation}

现在，我们要使用内置的基于Web的数据标注工具来标注图像。您可以在图像标注页面中浏览并标注图片。您还可以使用过滤器功能来查看已标注和未标注的图像。在标注过程中，您可以使用键盘上的热键来切换不同的类别，这将提高数据标注的效率。

创建训练流程 {#creating-training-workflow}

标注全部图像后，我们将创建一个训练流程。为了更好地管理实验，建议您根据选定的参数来命名流程。在本次实验中，我们将选择使用MobileNet模型，并配置2000个训练周期和数据增强。

训练模型 {#training-model}

现在，我们将开始训练模型。您可以选择在Nexus平台上使用多达4个GPU进行加速训练。训练时间的长短取决于数据集的大小和标注的数量，可能需要30分钟到几个小时不等。您可以使用TensorBoard来跟踪模型训练的进展和损失函数的收敛情况。

生成TensorFlow模型 {#generating-tensorflow-model}

训练完成后，我们可以在Artifacts页面中生成一个TensorFlow模型。您可以选择将模型下载到本地，并使用Nexus提供的API密钥在Portal平台上加载模型。在Portal平台上，您可以上传新的图像并观察模型的预测效果。

使用Portal可视化模型 {#visualizing-model-with-portal}

我将向您展示如何使用Portal平台来可视化模型。在Portal平台上，您可以加载模型并观察模型对新图像的预测效果。您还可以调整置信度阈值，以查看模型在不同置信度水平下的准确性。

总结 {#summary}

让我们回顾一下整个流程。我们从上传图像和标注数据开始，然后配置训练流程和模型架构。接下来，我们训练模型，并在Portal平台上可视化模型效果。通过这个实战示例，你可以了解如何在Nexus平台上构建一个完整的人脸口罩检测模型。

常见问题解答 {#faq}

Q: 在数据标注过程中，是否可以使用多个类别的标注？

A: 是的，您可以在数据标注工具中使用多个类别的标注。您可以通过简单的拖拽操作来创建不同类别的标注框。

Q: 我可以在Portal平台上使用视频进行模型预测吗？

A: 是的，Portal平台支持对视频进行模型预测。您可以通过设置帧间隔来控制预测的频率。

Q: 如果我想使用自己训练的模型，在Nexus平台上可以做到吗？

A: 是的，您可以使用Nexus平台上的自定义模型功能来加载自己训练的模型。

Q: 如何在Nexus平台上选择不同的模型架构？

A: 在创建训练流程时，您可以从Nexus平台支持的不同模型架构中进行选择。您可以根据具体的需求选择适合您的模型。

Q: 如何在Portal平台上查看模型的评估指标？

A: 在Portal平台上，您可以查看模型的分类损失、平均召回率、精确度等评估指标。这些指标将帮助您评估模型的性能和准确性。

资源链接:

• KeGo数据集
• Nexus平台
• TensorFlow
• Portal平台