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华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软件开发服务，面向企业的大数据和人工智能服务，以及场景化的解决方案。
华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI。华为云作为底座，为华为全栈全场景AI战略提供强大的算力平台和更易用的开发平台。
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ModelArts是华为云产品中面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
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零代码开发FasterRCNN物体检测模型
本实验我们将聚焦于用ModelArts零代码开发FasterRCNN物体检测模型。在ModelArts平台中除了在Notebook开发环境中进行算法的定义和运行，通过ModelArts预置算法同样可以进行FasterRCNN算法的训练和推理。本文将利用ModelArts中的FasterRCNN预置算法进行的模型训练和推理过程。并利用该模型达到实现物体检测的实验目的。
零代码开发FasterRCNN物体检测模型
实验流程
1.准备实验环境与创建OBS桶
2.下载与上传数据
3.创建训练任务
4.导入训练模型
4.部署服务
5.在线服务测试
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1.1**准备
首先需要进入华为云官方网站
https://www.huaweicloud.com/
点击页面的“控制台”切换至控制台界面，在账号名称的下拉菜单中点击“我的凭证”，进入创建管理访问**（AK/SK）的界面。位置如下图所示：
什么是访问**？
访问**即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），是您通过开发工具（API、CLI、SDK）访问华为云时的身份凭证，不能登录控制台。系统通过AK识别访问用户的身份，通过SK进行签名验证，通过加密签名验证可以确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。
选择“访问**”，点击“新增访问**”
妥善保存系统自动下载的“credentials.csv”文件中的AK（Access Key Id）和SK（Secret Access Key）以备后续步骤使用。
1.2创建OBS桶和目录
进入方式，“控制台”->“服务列表”->“存储”->“对象存储服务”，页面右上角点击“创建桶”按钮进入创建页面。
什么是OBS？
对象存储服务（Object Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，包括：创建、修改、删除桶，上传、下载、删除对象等。
1.3 OBS桶设置
OBS桶设置参数如下：
区域：华北-北京四
桶名称：自定义（注意：此名称会在后续步骤使用）
根据自己的命名习惯，我将此处的桶名称取为
obs-train-faster
存储类别：标准存储
桶策略：私有
归档数据直读：关闭
多AZ：开启
点击"立即创建"，完成创建
1.4创建文件夹
点击刚刚创建的桶，进入详情页：
左侧栏选择“对象”，点击“新建文件夹”，在弹出的新建窗口中：
文件夹名称：自定义（此名称会在后续步骤中使用）
根据自己的命名习惯,我将此处的文件夹名称取为faster-data
点击“确定”完成添加
1.5服务授权
由于本实验项目需要使用数据管理功能，在开始使用前，需为数据管理模块获取访问OBS权限。
在ModelArts管理控制台，进入“数据管理->数据集”页面，单击“服务授权”
由具备授权的账号“同意授权”后，即可正常使用：
1.6下载安装并登录OBS Browser+
由于OBS Browser快下线了，所以本次实验关于对象存储服务操作中我们用到的新工具是OBS Browser的升级版OBS Browser+
OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务（Object Storage Service，OBS）的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS Browser+的图形化界面可以非常方便地让用户在本地对OBS进行管理，例如：创建桶、上传下载文件、浏览文件等。
该工具在华为云主页“开发者->资源工具->开发工具”处：
双击点进去后是下面的页面：
在开发工具的业务工具处，根据自己电脑配置下载OBS Browser+：
此为下载完成打开后的OBS Browser+工具界面：
填入步骤1.1下载得到的Access Key Id和Secret Access Key**
即可登录刚刚在华为云云端创建的OBS桶：
此时可以借助OBS Browser+从云端创建的OBS桶中上传和下载文件：
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2.下载与上传数据
有很多开源的数据集可以用来进行目标检测任务的训练，如COCO数据集，PASCAL VOC数据集，BDD100K等，可以根据不同的需求和偏好进行选择
本文的操作实验将使用PASCAL VOC2007数据集进行模型构建，数据下载地址如下：
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
数据集文件的大小较大，有439M
或本微信公众号后台回复“2007”即可一键获取PASCAL VOC2007数据集：
2.2数据解压与处理
在本地电脑平台，解压下载的
“VOCtrainval_06-Nov-2007”压缩包。
例如，解压至本地“VOCtrainval_06-Nov-2007”文件夹下
本实验只需要将解压后VOC2007下的两个文件夹Annotations（标注数据） 和 JPEGImages（图像数据）下的所有文件放入一个文件夹中（如：VOC），准备好的文件夹的如下图所示：
简单来说就是需要把解压后Annotations文件夹：
以及解压后JPEGImages文件夹：
两个文件里的数据统一复制粘贴到一个新文件中
这里再次定义为VOC文件夹：
2.3数据上传
点击打开刚刚下载安装好的OBS Browser+工具进行对象存储服务：
进入步骤1创建好的OBS桶faster-data文件夹中：
点击“上传”，选择刚才整理好的VOC文件夹，点击“确定”即可完成上传。
利用OBS Browser+工具将数据上传至华为云云端的速度很快，在华为云云端很快就可以看见刚刚上传的本地电脑的数据集：
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3.创建训练作业
进入ModelArts主页“训练管理->训练作业”处：
点击“创建”，进行训练作业创建：
名称：自定义（此处我设置的是trainjob-faster）
算法来源：预置算法
此处选择：Faster_RCNN_ResNet_v1_50
数据来源：数据存储位置
/obs-train-faster/faster-data/VOC/
训练输出位置：
/obs-train-faster/faster-data/output/
（此时需要在OBS桶的faster-data文件夹下新建output文件夹）
运行参数使用默认的运行参数，此处我的max_epoches改为了2，训练2轮，大概需要几十分钟左右的训练时间。
如果想要提高模型的精度，可以适当增加max_epoches
资源池：公共资源池
类型规格可以根据自己的训练需求来选择
此处我选择的是：
类型：GPU
规格：[限时免费] GPU：1 * nvidia-v100-pcie-32gb 32GiB CPU：8 核 64GiB
设置好各项参数后，点击“下一步”
再次确认信息后，点击“提交”
模型开始训练：
模型训练完成，一共训练了25分钟：
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4.导入训练模型
ModelArts平台提供了在线部署服务，可以对模型进行在线推理。
点击进入ModelArts主页“模型管理->模型”处，再次点击“导入”：
进行参数设置：
名称：自定义
（此处我设置的是model-faster）
元模型来源：从训练中选择
选择刚才的训练作业：trainjob-faster
其余保持默认
点击“立即创建”即可：
等待模型导入变为“正常”：
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5.部署服务
进入ModelArts主页“部署上线->在线服务”处：
点击“部署”：
名称：自定义
（此处我设置的是service-faster）
资源池：公共资源池
选择模型及配置：
选择刚才导入的模型：model-faster
计算节点规格：自定义
其余保持默认
确认参数后，点击“下一步”
再次确认无误，点击“提交”：
等待部署完成：
部署完成，显示“运行中”
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6.在线服务测试
在“部署上线”的“在线服务”处，点击运行中的在线服务右侧的“预测”
进入到测试界面，单击“上传”图片，进行检测：
从检测结果来看，可以说利用于用ModelArts零代码开发FasterRCNN物体检测模型的检测效果很棒。
用上面步骤，进行其它图片测试，运行界面如下：
利用步骤进行其它图片测试：
测试1
测试2
测试3
测试4
测试5
至此实验全部完成。
最后大家使用的云端资源记得全部删除如对象存储服务创建的OBS桶，文件夹；ModelArts创建的数据集，部署的模型等都需要删除，并停用访问**，以免造成不必要的花费。
通过对实验结果的比对，可以看出利用
[华为云ModelArts]训练出来的物体检测模型是很棒的，六个字总结就是-高效，快捷，省心。
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往期回顾
【玩转华为云】Modelarts基于FasterRCNN算法实现物体检测
【玩转华为云】Modelarts基于YOLO V3算法实现物体检测
【玩转华为云】Modelarts基于海量数据训练猫狗分类模型
【玩转华为云】ModelArts基于海量数据训练美食分类模型
武汉加油，中国加油！
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