【米尔FZ3深度学习计算卡】EasyDL定制模型（一）定制模型

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（一）EasyDL/AIStudio
1-概念

实际上EasyDL/AIStudio这两者概念有所重叠，都提供了一个深度学习数据集训练环境和深度学习应用构建平台。
但大致上分工明确，AIStudio定位在线实训平台，提供一体化深度学习编程环境，以及数据集汇集、竞赛等。
而EasyDL则是一个快速的模型部署平台。
2-区别

在我的理解，两者最大的区别在于AIStudio更偏重于深度学习的底层，包含但不限于图像识别和音频识别，可以广泛地应用于各种领域，比如可以做情感分析的深度学习。
而EasyDL则侧重于应用，注重于AI成熟的图像视频、文本语音的深度学习应用，提供快速的AI应用开发途径。并且EasyDL部署商用环境是需要收费的，是面向中小型AI公司的商业营收的途径。

因此快速定制模型当然首选EasyDL平台。

（二）EasyD定制模型
1-登录ai.baidu.com/easydl，选择物体检测

2-创建模型

3-用之后在开发板上使用的摄像头来采集训练的图片，尽量在实际应用环境一致的灯光、背景下采集。
我使用的是UVC免驱摄像头，上位机采用ubuntu kylin18，因此也可以把摄像头接到上位机，通过茄子大头贴拍照采集。


4-创建数据集并导入

选择无标注数据集，直接上传图片。

5-现在百度AI开放平台一体集成程度相当好，可以直接在平台上标注数据集。
选择数据集标注

6-标注完之后就可以开始训练了，百度AI平台为EasyDL提供了训练的算力，没有专业显卡的用户也可以在先上训练模型。
选择专项适配硬件-FZ-高精度或者高性能都可以

（三）
我有41张图片，都是拍摄在台灯光源和大致相似的背景下的，标签也只有一个。训练大概半小时。

我最早的一个模型是一个图像分类的模型，ID是888，大概是百度Ai开放平台支持线上训练刚出来的那会尝鲜的。那时候刚刚在本地AI上碰壁了，没有显卡无法训练模型，看到百度能线上训练立即尝试了，当时还没有线上标注这些一体化的功能，经验也不多，训练最后也失败了。
加之当时只有图像分类功能，没有检测功能，无法定位目标在图片中的位置，不符合我的需求，就放弃了百度AI这一途径，时隔两年又回到了这里，还颇有戏剧性。
实际上在我最一开始接触深度学习，想要用有别于传统CV的方式识别定位一个杯子的时候，第一次就是用的百度的云端识别SDK，当时甚至连EasyDL这些的影子都没有，百度云才刚刚抢了百度网盘的名字，只能提供一个HTTP接口的SDK，把数据传到百度要过几秒才有一串JSON传回来，传回来的数据也仅仅只能确定场景里面有没有一个杯子，但杯子在哪还得另寻他法。
但奈何这个在17\18年已经是非常先进的功能了，恰其时连移动端生态最丰富的树莓派都没有适配哪怕任何一个深度学习框架（这是我在多次安装树莓派版tf失败后才发现当时tf只有x86的包），连边缘推理都做不到，想要再ARM上识别图片，只能传到上位机，通过英伟达显卡推理出来再传回下位机。在ARM上能做深度学习是一直到opencv3.3.0的DNN模块来开天辟地才开始的。

言归正传，训练出来的结果还是相当给力的，不知道是不是因为我样本少，还是说没有遮挡、场景雷同的原因，准确率达到100%.

当时就想要测试一下看看是不是真的这么强悍。然而我的PC出了问题……
可能是mount了FZ3的samba到PC文件目录，没有移除就关机的原因，有一次重启之后无线网卡直接启动不了了。
ifconfig -a还是能看到网卡的，双系统windows也可以正常启用wifi，证明驱动没掉，但无论怎么
serivce networking restart

还是
/etc/init.d/networking restart
甚至重新modprobe驱动都无法启动，只能等到今天回到公司用装机盘重装kylin系统了。