近年來基於深度學習的人工智能很是火。提起人工智能都以爲是高大上,好像離普通人很遠,更別說訓練出定製模型了。唔,不知道什麼是模型,爲何要定製?好吧,你能夠想象模型就是一我的, 剛開始啥也不懂,使用教材(或者說樣本)教他,他就能學會識別不一樣的物體。使用不一樣的教材(樣本)就能教出不一樣的人。 至於爲何要定製,兩個緣由:web
今天筆者就介紹一個不用編程就能訓練出深度學習定製模型的方法。 爲了吸引眼球,今天咱們就訓練一個能區分美女和野獸的模型來。
訓練以前,咱們首先須要收集對應的樣本。 美女圖片好收集,百度或者google上點擊圖片, 輸入關鍵詞"美女",大把:編程
而後點擊瀏覽器的文件->另存爲, 就能夠存下整個HTML,包括圖片(在子目錄裏面)。
比較麻煩的是野獸的圖片,輸入關鍵詞"野獸"一般搜出來的是"beauty and beast"劇照或者卡通形象。 沒辦法,咱們折中下, 分別搜"老虎""獅子""豹""狼"和"野生動物"這5個關鍵詞,搜出來的圖片都做爲野獸一類,拿來進行訓練。
最終咱們存的目錄結構以下:瀏覽器
一般咱們每一類的圖片在200張左右最合適。咱們這裏僅僅是一個demo,美女類大概下載了60張,野獸類大概200張。
好了, 咱們的圖片已經收集完畢, 這時咱們須要刪除子目錄下全部非jpg文件,便於後面選擇並上傳圖片。服務器
下面咱們就能夠上傳圖片,並啓動模型訓練了。 瀏覽器中打開http://www.ai1to1.com 點擊登陸。沒帳戶的請先註冊一個帳戶。 等等,可能有人問,這是個什麼鬼網站? 爲何不用百度AI?他們也有定製模型訓練。 答案是,ai1to1是本人開發的,:)自認爲作得比百度好,關鍵是從入庫到訓練,識別,徹底不用編程。。。具體去網站首頁看吧。 有人說,大言不慚! 看到這裏,但願管理員大人不要認爲這是廣告而刪除本文,由於往下看,確實有乾貨的。 :)學習
言歸正傳,咱們登陸ai1to1,首先須要建立項目:測試
這裏最關鍵的是須要"建立分類",創建2個類別,由於咱們只有美女和野獸兩類。 分類分別就是0,和1。
而後咱們進入圖片管理上傳圖片, 須要選擇項目和類別分別上傳:網站
大部分人可能都知道,選擇文件時, CTRL+A就能夠選擇全部目錄下的文件,或者鼠標選擇時按住CTRL鍵,就能夠單獨選擇文件。
這裏咱們上傳美女圖片到分類0, 其餘圖片上傳到分類1。請記住這個對應關係,由於後面識別時,服務器只會返回索引0或者1。google
上傳完畢,咱們就能夠啓動訓練了:人工智能
首先啓動trainServer(點擊對應'前往'),獲得響應:{"ret":"OK","error":""}
而後啓動train,獲得響應:{"ret":"OK"}
檢查訓練進度:
{"stopped":false,"loss":0.07083519548177719,"trainSeconds":36.359,"error":"","ret":"OK"}
等待loss穩定在0.001如下時,咱們就能夠中止訓練(點擊中止trainServer):
{"stopped":false,"loss":0.0008496259688399732,"trainSeconds":655.577,"error":"","ret":"OK"}
一共訓練了大概10分鐘。spa
好吧, 咱們訓練完成了, 如今進行最激動人心的檢測階段。
首先"啓動detectServer",獲得響應:{"ret":"OK","error":""}
而後"經過web頁面識別",輸入上個截圖裏面的projectid和servicekey:
這時咱們從百度圖片裏面搜一張前面沒有的美女圖片, 而後上傳,點擊識別,獲得響應:
time cost:882ms, result:{"balance":1998,"topList":[{"index":0,"probability":0.924784779548645},{"index":1,"probability":0.07402833551168442}],"error":""}
記得咱們前面說過,0表明美女,1表明野獸。 這裏的美女識別可能性高達92%, 說明這個定製模型仍是至關不錯的。 :)
我保留了截圖裏的projectid:17和servicekey:1bc6c6bb-f19a-4d97-b810-70c5d53eb524,你們也能夠上傳一張美女或者野獸的圖片, 測試下這個定製模型是否好用? 固然, 大家也能夠本身註冊一個賬號,定製本身的模型,並且是免費的!
有人說,若是我上傳一張男人的圖片,會怎麼樣? 唔,我也不知道, 由於只有兩類,圖片必定會識別成其中一類,具體識別成美女或者野獸,估計要看顏值。哈哈哈。。。