数据标记又出神器！用Create ML进行目标检测

全文共2053字，预计学习时长10分钟

在2019年苹果全球开发者大会上，新发布的Create ML应用程序为训练我的化机器学习模型提供了极其容易的方法。你惟一须要作的就是将含有训练数据的文件夹拖至Create ML程序内，而它会完成剩下繁重的任务。

那么应该如何准备数据呢？

当进行图像和音频分类的时候，只须要把数据整理到文件夹里。但若是要进行目标检测，事情会复杂一些。在目标检测时就须要对一些附加信息进行详细说明。

除了图像，还须要一个带有能表示目标位置的坐标的annotations.jso。这个注解须要和如下格式相匹配：

[

{

“image”: “image1.jpg”,

“annotations”: [

{

“label”: “carrots”,

“coordinates”: {

“x”: 120

“y”: 164

“width”: 230

“height”: 119

}

},

{

“label”: “orange”,

“coordinates”: {

“x”: 230

“y”: 321

“width”: 50

“height”: 50

}

}

]

},

…

]

注意：x坐标和y坐标是边框的中心而且全部坐标都以像素为单位。

怎样造成这种json格式呢？（固然不会手打了）

苹果公司称：

能够从网页上下载一些工具来创建这些【注解】。

那么应该用什么工具呢？云注解！

云注解正是为此而生的工具。它帮助人们在图像上快速画框并为人们提供苹果要求格式下的annotations.json。

建立目标储存实例

使用云注解须要建立目标储存实例。建立目标储存实例为储存训练数据提供了可靠之地。它也为数据的采集协做提供了可能性。它让人们可以收集用户数据并容许专家团队简单地标记数据。

IBM云提供了目标储存的简化层，其中包括了25GB的免费储存空间。

创建实例的第一步是登陆或注册IBM云帐号。

登录后找到IBM云仪表盘，这里是建立和管理IBM云资源的地方。

为了建立新的云目标储存实例，点击建立资源按钮。

找到并选择云储存选项。

选择一个订价计划并点击建立，而后在弹出窗口中点击确认。

凭证

有了目标储存实例后就须要一个从IBM云外获取数据的渠道。所以须要为资源建立一系列的凭证。

换到服务凭证标签，点击新凭证按钮。

大多选项能够保留空白，但必须确保凭证中角色是做者而且添加了如下内敛配置参数：

{“HMAC”: true}

添加完后，点击浏览凭证，下拉菜单并记下apikey, access_key_id, secret_access_key and resource_instance_id.

{

“apikey”: “…”,

“cos_hmac_keys”: {

“access_key_id”: “…”,

“secret_access_key”: “…”

},

“endpoints”: “…”,

“iam_apikey_description”: “…”,

“iam_apikey_name”: “…”,

“iam_role_crn”: “…”,

“iam_serviceid_crn”: “…”,

“resource_instance_id**”: “…”
}**

云注解

找到云注解工具并添加目标储存凭证以使用工具。

文件和注解将被储存进名为桶的地方。点击建立桶按钮以建立新的桶。

建立并命名完桶以后，会出现选择另外一注解类型的提示。选择定位给图像画框。

训练数据的最佳范例

· 将要训练的模型对现实中的目标相片进行优化。但对X射线、手绘图、扫描文件、收据等来讲做用不大。

· 训练数据应当尽量地接近那些要用于作预测的数据。例如，若是是使用模糊且分辨率低的图像（好比从监控摄像头提取出来的图像），训练数据就应当由模糊且分辨率低的图像构成。总的来讲，也要考虑到为训练图像提供多倍角、必定的清晰度和相应背景。

· 将要训练的模型不能笼统地预测人没法分配的标签。所以，若是没法训练一我的在一两秒内经过看图分配标签，那或许也无法把模型训练成这样。

· 为了模型的可用性，建议每一个标签至少添加50幅训练图像。不过成百上千的图像会有助于得到更好的结果。

· 将要训练的模型会把图像尺寸调整为300x300像素，所以在训练含有长度过于大于宽度的图像的模型时要留个心。

标记数据

标记图像须要：

1. 上传视频或多张图像

2. 建立想要的标签

3. 开始绘制边框

得到注解

采集并标记了第一轮图像后，就能够准备开始训练模型了！

安装

安装云注解CLI以访问注解：

npm install -g cloud-annotations

注意：必须持有或随后安装Node 10.13.0。使用nvm（macOS/Linux）或nvm-windows就能够在不一样项目间轻松转换Node版本。

下载注解

运行如下命令下载注解。

cacli export --create-ml

完成后会出现含桶的名为exported_buckets的文件夹。只须要将其拖至Create ML 应用程序中去就大功告成了！
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