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百度智能云全功能AI开发平台BML-用BML实现物体检测
用BML实现物体检测：以道路交通电子眼检测为例
物体检测简介
亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
物体检测任务是当前深度学习应用最广的计算机视觉应用任务，主要是检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量。其主要应用场景有：
视频监控：如检测是否有违规物体、行为出现。
工业质检：如检测图片里微小瑕疵的数量和位置。
医疗诊断：如医疗细胞计数、中草药识别等。
下文中将以道路交通电子眼检测任务为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的物体检测模型。
道路交通电子眼检测任务简介：
在实时地图导航场景下，对于不同种类的交通电子提示装置的实时提醒，在规范车主驾驶行为、保障用户出行等方面至关重要。而各类电子提示装置分布于道路大街小巷，这类物体普通目标小，不易发现，通过常规的数据采集和人力手段很难识别，为实现导航规划增加了额外成本。对以电子眼为代表的道路交通要素进行检测，有着较大的价值。
平台入口
BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【立即使用】。
准备数据
准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
道路交通电子眼检测数据介绍
道路交通电子眼检测数据集来自于百度与曙光合作的『先导杯·计算应用大奖赛』的比赛数据，采集自百度地图的实际业务数据。训练集包括近2W样本，其中包含三类目标：rect_eye、sphere_eye、box_eye。
导入平台即可使用，数据下载链接：道路交通电子眼检测数据-json格式
创建及导入数据集
1、在官网界面点击【数据总览】，进入数据集操作界面，点击【创建数据集】。
2、进入创建数据集界面，填写相关信息，选择数据和标注类型（注意训练集、验证集、测试集需要分开创建）。
3、数据集创建完成后，可以在数据总览界面看到刚才创建好的数据集ID，点击【导入】，将自己要训练的数据集导入。
以本地导入-上传压缩包为例：导入方式选择【本地导入】，选择标注格式，点击【上传压缩包】。
仔细阅读上传压缩包格式要求，可点击【下载示例压缩包】确认格式：
确认格式无误后，点击【已阅读并上传】, 注意上传时不要关闭网页：
点击【确认并返回】后自动开始导入：
可看到【标注状态】为100%，如果数据集没有全部标注，可使用平台【智能标注】功能。
训练模型
BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。
本文以使用者最多的预置模型调参开发模式为例，示意训练模型的基本步骤。
1、进入bml官方平台点击【预置模型调参】-【计算机视觉模型】，点击【创建】。
2、填写项目信息并点击【新建】。
3、点击【新建任务】。
4、点击【+请选择】，勾选刚刚上传数据集下的所有标签类，点击右下角【确定】。
5、可以选择上传验证集和测试集。验证集用来确定模型训练过程中超参数的调整。测试集用来获得更客观的模型效果评估结果。如果选择不上传，系统也会自动从已上传的训练集中分割出验证和测试集。
6、配置网络，网络选型参考：网络选型介绍。
7、配置超参数。如果选择脚本编辑为超参来源，可在脚本编辑部分代码框内自定义超参数。超参数配置参考：超参数选择
8、可填写相关信息，并发布模型。也可以模型训练完成后再根据训练结果决定是否发布。
9、根据自身的周期和经费安排，配置计算资源。
10、最后点击【提交训练任务】，进入模型训练。
模型分析和调优
1、获取评估报告：点击【模型仓库】-【模型管理】，点击对应任务的【版本列表】查看训练好的模型，点击【评估报告】。
评估报告如下所示：
2、点击【校验模型】。
3、模型调优：新建模型时添加如下配置，可提高模型效果。
策略一：数据增强策略（数据增强算子参考）
策略二：百度超大规模数据集预训练（预训练模型参考）
策略三：自动超参搜索（自动超参配置参考）
采用以上优化策略之后，重新打开评估报告，可以看到效果有明显的提升。
部署模型
1、在模型管理中，可选择公有云部署， 端云协同服务，批量预测，和纯离线服务四种方式部署模型。具体参考：如何选择部署方式
2、在模型部署中，用户按照自己情况填写信息完成模型部署。下图以本地部署纯离线服务为例。
公有云调用
模型仓库中的视觉模型，发布为公有云部署时储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合。BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。 并且支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果。
使用流程
1、在BML平台公有云部署的操作页面，点击『部署模型』，新建模型部署的任务。
2、填写相关信息，完成创建。
2、完成创建后回到操作页面，点击『查看详情』，查看配置信息，并获取『接口地址』信息。
3、点击控制台，进入百度智能云-BML控制台，创建应用。
4、创建应用后，在应用列表页可获取『API Key』和『Secret Key』两个信息。
5、请求示例如下。
HTTP方法：POST
请求URL： 请首先进行自定义模型训练，完成训练后申请上线，上线成功后可在服务列表中查看并获取url。
URL参数如下：
| 参数 | 值 |
|---|---|
| access_token | 通过API Key和Secret Key获取的access_token |
Header如下：
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