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Make AI everywhere 不只是工程师的一句口号，现在，AI 不光曾经在金融、医疗、工业等行业获得了令人惊叹的体现，它还深刻到了日常生活的方方面面。
国庆去哪游览还没定下来，关上电脑，出行网站就会依据你的集体历史数据智能举荐出你可能喜爱的相干景点，如果有疑难要找客服，智能语音服务就能答疑解惑，出门有手机导航为你布局最佳行进路线，想找美食，关上相干利用就会为你主动筛选相干饭店，当初，甚至撸个串能用上 AI 了。
但吃串串容易，数签签难。每当咱们撸完串，扫码结账前，总要期待服务员一个个数签结算，他们每天都要进行这样的重复性工作。
好在，为了解决数签难题，当初有一款 AI 数签神器上线了。服务员只需对着签子底部拍张照片，就能实现一秒“数签”，让服务员简洁优雅地从这种繁琐的日常工作中解脱。
这款叫做《百度 AI 数签神器》的小程序由百度研发。据理解，上线这个数签小程序，后期只须要进行小批量的数据标注，通过把标注好的图片上传平台进行模型训练，最快半小时，专属的数签模型就轻松生成了。随后联合百度 APP，就开发出「百度 AI 数签神器」小程序。
这次“AI 数签神器”，就是在百度飞桨 EasyDL 一站式开发平台实现模型训练的。EasyDL 是百度飞桨推出的零门槛 AI 开发平台，开发者不须要有算法根底，就能在平台上实现数据上传、标注和训练，可视化操作几步就能够实现一个 AI 模型。
“数签”模型之所以快且准，外围离不开百度飞桨 EasyDL 图像 - 物体检测模型的反对，它是零算法根底定制高精度图像利用 AI 模型，提供端云多种灵便部署计划。
模型训练过程有多简略呢？只需四步就能够失去你想要的辨认成果：
01 第一步，创立模型。确定模型名称，记录心愿模型实现的性能。
因为咱们的指标是统计竹签数量，那就须要定位竹签，而后统计竹签呈现的次数。对于这类要定位出物体区域，并辨认为竹签的场景，在 EasyDL 能够应用物体检测模型来实现。
02 第二步，上传并标注数据。检测性能的模型：上传数据后，须要在数据中标注出须要检测的具体指标。
要晓得，数据的获取是一个比拟长的过程，这个过程中须要开发者去采集数据，标注数据，荡涤数据，每个流程都可能会占用咱们较多的人力。
别放心，百度推出的一站式数据处理和服务平台 EasyData，次要围绕 AI 开发过程中所须要数据采集、数据荡涤、数据标注等业务需要提供残缺的数据服务，帮忙你晋升模型训练的成果。
在竹签数据集中，采集的图片竹签占比小，背景烦扰多，能够通过数据荡涤模块批量裁剪掉非指标的背景区域，保留外围竹签区域。
03 第三步，训练模型并校验成果。抉择部署形式与算法，用上传的数据一键训练模型；模型训练实现后，可在线校验模型成果。
EasyDL 平台的用户可依据模型部署环境以及对预测时延的要求来抉择模型，个别状况下，时延越大，精度越高。
失去模型的初步成果后，用户还能够依据其特点进一步优化。
首先是数据加强，竹签图片量不大，为了扩产数据集并进步模型的泛化性，能够采纳数据加强策略。
其次是优化超参数，如锚框大小、输出分辨率、学习率、优化器等。百度飞桨 EasyDL 平台提供主动超参搜寻服务，能大幅晋升模型的成果。同时，EasyDL 反对早停、失败重试、体现差的试验复用优良试验的预训练权重等性能，使训练更加高效。在 EasyDL 线上多场景模型精度能够均匀晋升 10% 以上。
最初是智能评估。通过查看指标、归因剖析、有针对性地收集和修改数据并进行模型迭代，模型调优的效率广泛能够晋升 50%，在有些数据集上精度甚至能够晋升 20% 以上。
04 第四步，公布模型。依据训练时抉择的部署形式，将模型以云端 API、设施端 SDK 等多种形式公布应用。
EasyDL 提供灵便丰盛的服务部署状态，包含私有云部署、本地服务器部署、设施端 SDK、软硬一体产品等。它还反对 4 大操作系统，15+ 芯片类型。
在 AI 模型开发的部署阶段，除了硬件的适配性，性能始终是开发者最关怀的外围问题，很多场景对时延都有十分高的要求。EasyDL 引入计算图优化、模型压缩等性能，可能大幅升高模型的体积，以及内存 / 显存的占用，如模型内存占用能够升高 60%。同时，在本地部署中，通过端到端的硬件加速和异构计算的正当编排等机制，能够最大化施展 AI 芯片的后劲，晋升本地模型推理的性能。
从创立模型到模型公布，到此，整个模型训练的整个过程就完结了。
点击链接观看具体上手视频介绍：https://baidu-ai-ar-151238020…
由此能够看出，与大家所熟知的那样，百度 AI 不止能做高大上的工业检测、电力巡检等业余利用场景，更重要的是，百度 AI 给咱们展现了技术能够十分贴近日常生活，AI 能够有烟火味，他们也真正做到了将 AI 落地到各畛域，扭转人们的生存。
同时，能够看到，EasyDL 平台让 AI 开发变得很容易就能上手，不是业余的算法工程师，也能够用它开发各种利用。
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