使用百度EasyDL定制化图像识别

最新推荐文章于 2024-07-18 12:00:00 发布

weixin_30528371

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/shababy/p/11081825.html

本文深入探讨了信息技术领域的关键概念，涵盖了从编程语言到数据库管理的广泛话题，为读者提供了全面的技术视角。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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转载于:https://www.cnblogs.com/shababy/p/11081825.html

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计算机视觉图像检测之从EasyDL到BML

赵继源的博客

01-12

1450

部署方式选择公有云部署，训练方式均可。增量训练的意思是在之前训练的模型基础上再次进行训练，如果事先没有进行过训练，这一项为不可选中状态。回到Postman，参数栏按如下方式填写，其中第一个KEY-VALUE值直接照写，client_id和client_secret的VALUE值分别为上一步获取的AK、SK。如果数据集质量够高，每种标签标注效果都很好，也可以在模型训练时再进行数据增强，或者直接跳过这一步。在导入界面配置导入信息，选择本地导入，导入压缩包（其他导入方式请自行测试），如图1.1.2。

使用百度大脑EasyDL创建吸烟监控模型

百度大脑

11-07

2333

作者：wangwei8638 EasyDL定制物体检测模型，可以检测出图片里面的所有目标物体名称、位置。适用于一张图片中要识别多个物体，物体计数等场景中。在各检测物体之间差异明显的情况下，训练数据每个标签仅需覆盖20-100张图片，训练时间可能需要30分钟以上。由于之前在做人体属性识别时，发现对是否抽烟的属性测试不理想。帖子地址：https://ai.baidu.com/forum/topic/...

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EasyDL实现AI图片识别

weixin_40169609的博客

09-16

473

1111

百度EasyDL讲解

怡宝2号

11-11

981

附一张图，具体可以看原文链接：

百度大脑“EasyDL经典版”拍了拍你，真实的产业应用get了吗？

百度大脑

07-04

970

在现有业务或方案的基础上，企业如何通过引入AI能力真正做到在降低成本的同时提升效率？质检流水线中，检测人员注意力与体力不支导致的低效、价格高昂的智能检测设备、千变万化的瑕疵形态都迫使企业...

使用百度EasyDL定制化图像识别（一）

最新发布

08-05

百度easydl图像检测和识别模型软件是一款由百度公司开发的机器学习工具，它允许用户通过简单的操作创建图像识别模型。该软件的主要功能是通过人工智能技术进行图像的检测与分类，能够识别和分析图片中的对象、场景和...

EASYDL的定制化AI训练及服务平台使用指南.pdf

11-26

EasyDL是百度大脑推出的定制化人工智能训练和服务平台，它旨在为各行各业中需要定制AI能力的企业用户和开发者提供支持。该平台涵盖从数据管理、数据标注、模型训练到模型部署的AI开发全流程。由于其一站式的服务，...

基于百度英伟达EasyDL公开课的学习笔记

李皮皮的博客

07-21

3459

本文是基于智东西公开课《零算法基础的百度EasyDL定制化图像识别揭秘》整理的学习笔记本文非广告，标注单纯是出于尊重智东西和EasyDL的知识产权如若涉及侵权，请联系本人作者：李皮皮谢绝任何不标注原出处的转载以及百度百家号抄袭本次公开课为期一小时，涉及四个方面： 1. AI赋能行业的的痛点 2. EasyDL服务端和设备端技术解析 3. GPU集群加速EasyDL训...

EasyDL专业版使用体验和口罩识别的实现

shajiayu1的博客

05-24

2072

识虫

快速上手百度大脑EasyDL专业版·物体检测模型（附代码）

百度大脑

03-04

1万+

简介： 1.1. 什么是EasyDL专业版 EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向，内置百度海量数据训练的预训练模型，可灵活脚本调参，只需少量数据可达到优模型效果。适用人群：专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者支持定制模型类型。 ...

EasyDL定制化图像识别-爬虫清洗

jacka654321的博客

11-12

1918

百度大脑行业应用创新挑战赛启动中，万元大奖等你拿 https://juejin.im/post/5bbd97c2e51d45021147dc98 “分赃”说明：如果得到名次和奖金，发起人本人只负责分配奖金给爬虫和数据清洗人员，不参与奖金分配。爬虫和数据清洗步骤： 1、爬取人脸素颜照、素颜大头照； 2、多重检测：㈠调用百度人脸识别 api(detect)，保留...

【EasyDL应用】图像识别解决海量家居图分类难题

PaddlePaddle

10-16

735

EasyDL作为一款图像和声音的定制训练和服务平台，只要根据页面文字提示进行简单的拖拽操作，最快10分钟即可训练出定制化的深度学习模型。近期小PP将会带来EasyDL的行...

QT——百度EasyDL深度学习模型调用（人脸检测）

Dainelcw

05-23

3116

前言：基于QT平台开发的一款人脸口罩检测系统，利用百度AI-EasyDL平台搭建深度学习模型并通过api调用。准备工作 1、登录百度AI-EasyDL平台，注册账号，按照帮助文档新建模型 2、按照帮助文档建立数据集，并给数据集标注（这里可以直接上传未标注的数据集-图片，然后跟着说明一张一张图片标注） 3、为模型添加数据集、训练模型、校验、发布。 4、点击模型页“服务详情”->立即使用即可获取到API Key和Secret Key保存备用。数据集：模型页： 5、布局更改：.

基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统

走向CTO的路上...

07-18

786

基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统是一种利用人脸识别技术进行考勤管理的系统。该系统通过摄像头采集员工的图像，并利用人脸识别算法提取员工的面部特征，与数据库中的员工信息进行匹配，从而完成考勤打卡。采用深度学习算法，识别精度高。易于安装和使用。支持多种功能，如考勤管理、门禁控制等。性价比高。

利用EasyDL制作一个简单的图片识别小项目

JJ7778的博客

12-02

3684

利用EasyDL制作一个简单的图片识别小项目（猫狗分类识别）

微信小程序--百度EasyDL定制API的使用

海到无边天作岸山登绝顶我为峰

10-25

3341

前言很多小伙伴在百度EasyDL中定制了属于自己的API后，在API开发文档中，没有看到适用于微信小程序的开发文档。海轰在开发过程中，也是在这里走了很多弯路的，这里来总结一下。使用API 1、在控制台创建应用。主要下图中红线圈起来的东西很重要前面在官网训练模型海轰就不多说了，还是很简单的，按照步骤就行。 2、记得开权限，一定要开权限，默认是打开 3、在微信小程序中使用API found:...

EasyDL定制化图像识别-图片分类

jacka654321的博客

11-05

3824

EasyDL定制化图像识别 EasyDL是百度推出的定制模型训练平台，不需要算法编程，通过简单的页面操作，和少量数据即可训练定制化的机器学习模型。图像分类识别一张图中是否是某类物体/状态/场景。可以识别图片中主体单一的场景。 [应用场景] 1、图片内容检索，可定制识别各类物体 2、UGC内容审核 3、工业分拣或质检使用流程：训练模型的基本流程如下图所示，全程可视化简易操作，...

百度大脑图像识别线下

06-11

<think>首先，用户的问题是：“我想了解百度大脑图像识别的线下应用或部署方式请问百度大脑图像识别线下部署方案”。用户引用了几个引用：[^1]、[^2]、[^3]、[^4]，但内容是关于百度大脑的不同方面，我需要参考这些引用。引用内容：-[^1]是关于百度大脑开放日和图像识别能力的升级，包括人脸识别、文字识别等。-[^2]是关于使用百度大脑EasyDL构建内容安全方案，涉及图像分类和物体检测模型的训练。-[^3]是关于百度大脑EasyDL在智能结算中的应用，即在零售店中使用图像识别进行果蔬识别自助结账。-[^4]是关于智能汽车竞赛，涉及图像识别任务如识别食材等。用户明确提到“线下应用或部署方式”，所以重点在离线或私有部署的场景。从引用中，[^3]提供了直接的例子：融讯伟业使用百度EasyDL训练的果蔬识别模型在智能电子秤上部署，实现了线下自助结账。这是一个典型的线下部署方案。系统指令要求：-使用$...$和$$...$$格式数学表达式。-使用中文回答。-生成相关问题。-结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-回答中引用的段落末尾添加引用标识。所以，我需要构建一个结构清晰的回答：1.**介绍百度大脑图像识别的线下部署方案**：基于引用，尤其是[^3]。2.**详细描述部署方式**：参考EasyDL平台的训练和部署过程。3.**示例应用**：比如引用中的零售结算案例。4.**生成相关问题**：在回答后，添加“§§相关问题§§”部分。关键点从引用中提取：-**线下部署方案**：在[^3]中，融讯伟业使用百度EasyDL训练模型后，部署到智能电子秤的SDK上，实现离线识别。-模型训练：使用EasyDL定制化图像识别专业版，训练了约4万张图像的果蔬识别模型。-部署方式：部署模型专属SDK到边缘设备（如电子秤），实现本地识别，准确率达97%，响应时间仅1秒。-好处：提高效率，节约人工成本。-**通用部署方式**：从[^2]，EasyDL支持图像分类和物体检测模型的训练，并可通过SDK或API部署到本地设备。-用户登录EasyDL官网，训练模型后，选择部署选项如SDK或本地服务器。-**其他线索**：[^1]提到人脸离线识别SDK升级，暗示有离线功能。结构回答：1.**引言**：概述百度大脑图像识别的线下部署方案。2.**核心方案：使用EasyDL平台**-步骤：训练模型→导出模型→部署到边缘设备。-参考引用说明。3.**应用实例**：零售智能结算案例。4.**部署选项**：包括SDK部署、本地服务器等。5.**结束**：总结优势。6.**相关问题**：生成3-5个相关问题。确保使用LaTeX格式：-如有变量，如准确率$97\%$。-独立公式使用$$...$$，如果可能。问题中不涉及复杂数学，所以少量使用$...$，如百分比。引用标识：在段落末尾添加[^x]。生成相关问题：1.EasyDL平台如何训练图像识别模型？2.线下部署的硬件要求是什么？3.百度大脑图像识别在汽车场景中的应用？（参考[^4]）4.更多应用案例？最终回答框架：-逐步解释。-语言中文。</think> 以下是针对您查询“百度大脑图像识别的线下应用或部署方式”的详细解答。我将基于您的引用内容（尤其是[^3]和[^2]），结合百度大脑平台的核心功能，为您结构清晰地介绍线下部署方案。百度大脑的图像识别技术（如EasyDL平台）支持在离线环境中部署，应用于零售、安防、制造业等多个领域，确保数据隐私和实时处理能力。下面我将逐步展开说明。 ### 1. **百度大脑图像识别线下部署方案概述** 百度大脑的图像识别线下部署（也称为边缘部署或离线部署）主要依赖于EasyDL定制化开发平台，该平台允许用户自主训练模型后，将模型部署到本地设备（如智能终端、嵌入式设备或私有服务器）。核心目标是实现无需联网的实时识别，适用于数据安全要求高的场景（如零售结算、工业质检）。部署方案包括以下关键步骤： - **模型训练**：用户上传自定义数据集（如图片），在EasyDL平台上选择图像分类或物体检测任务，训练专用识别模型[^2][^3]。 - **模型导出**：训练完成后，导出为轻量级模型文件（如TensorFlow Lite、PaddlePaddle格式），优化以适应低算力设备[^1][^3]。 - **本地部署**：将导出的模型集成到SDK（软件开发套件）中，部署到边缘设备。常见部署选项包括： - **SDK部署**：适用于智能手机、智能摄像头或专用硬件（如电子秤），实现完全离线运行[^1][^3]。 - **本地服务器部署**：在企业内网服务器上运行模型，通过API调用提供识别服务。 - **性能指标**：典型部署可实现高准确率（如$97\%$以上）和低延迟（$1-3\text{s}$响应），支持实时应用[^3]。此方案的核心优势在于数据隐私保护（数据不传至云端）、高可靠性和低成本。例如，在零售场景中，融讯伟业通过EasyDL训练果蔬识别模型，并部署到智能电子秤的SDK中，实现自助结账[^3]。这在类似场景中广泛适用。 ### 2. **详细部署流程与实例应用** 基于引用中的典型案例，以下是线下部署的具体流程，以零售结算为例（参考[^3]）： #### 步骤1: **模型训练** - 用户在EasyDL平台（官网：aistudio.baidu.com/easydl）创建项目，选择“图像分类”或“物体检测”。针对线下应用，上传本地数据集（如零售商的果蔬图像约4万张）。平台提供数据标注和增强工具[^2][^3]。 - 训练完成后，导出模型为压缩文件（支持多种格式，如ONNX或PaddlePaddle模型），优化后大小通常在$100\text{MB}$以下，适合边缘设备。 #### 步骤2: **模型部署到本地设备** - **SDK部署方式**（推荐离线场景）： - 使用EasyDL提供的“模型专属SDK”，嵌入到智能硬件（如电子秤、摄像头）。SDK支持离线运行，无需网络连接[^3]。 - 部署流程： - 下载SDK包（包括模型文件和API库）。 - 集成到设备软件中（如Android或Linux系统）。 - 测试识别性能：在引用[^3]的案例中，模型准确率$97\%$，响应时间$1\text{s}$，大幅提升效率。 - **硬件要求**：需低功耗设备（如Raspberry Pi或专用AI芯片），内存需$1\text{GB}$以上，支持摄像头输入。 #### 步骤3: **实时应用与监控** - 设备部署后，实现本地化识别。例如，在零售门店： - 顾客将果蔬放置电子秤识别区，摄像头拍照。 - 模型离线识别商品种类，计算价格。 - 用户通过刷脸支付完成结算（结合人脸识别SDK，可选离线版本[^1]）。 - **案例效果**：在融讯伟业的部署中，模型节约$12\text{万元/年}$人力成本，效率提升$15-20$倍[^3]。 #### 其他应用场景（扩展自引用） - **安防与工业**：使用EasyDL训练人脸或物体检测模型（如[^1]的人脸离线SDK），部署到门禁系统或生产线摄像头，实现离线身份验证或缺陷检测。 - **智能交通**：参考[^4]，图像识别任务（如食材识别）可部署到车辆边缘设备，用于智能巡检或自动驾驶（需本地GPU支持）。 ### 3. **部署方案的优势与挑战** - **优势**： - **安全性**：数据本地处理，避免云端泄露风险。 - **实时性**：离线部署减少网络延迟，识别速度可达毫秒级（平均$<2\text{s}$）[^3]。 - **成本效益**：只需一次性模型训练费用（EasyDL部分功能免费），无需持续云服务订阅[^2]。 - **挑战**： - **硬件限制**：边缘设备需满足最小计算能力（CPU四核以上，内存$2\text{GB}$）。 - **模型优化**：需平衡精度与模型大小（如通过量化技术压缩）。 ### 4. **如何开始您的部署项目** - **推荐路径**： 1. 访问EasyDL官网，选择图像识别任务，训练自定义模型。 2. 导出模型并下载SDK。 3. 选择兼容设备（如百度与硬件厂商合作的开发套件）。 4. 测试部署：从简单场景入手（如单一物品识别），逐步扩展。 - **技术支持**：百度提供文档和社区支持（见[^2]和[^3]的案例链接），包括在线培训（如[^4]的直播课程）。百度大脑的图像识别线下部署方案可快速实现，适用于多样化的行业场景。如果您提供具体应用细节，我可以给出更针对性的建议。