百度BML、飞桨训练营（三）CV之汽车识别分类
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这一次直接来上手简单的CV项目–汽车识别。
下载数据集
请在开始任务前，下载以下数据集于本地。
训练数据集（用于模型训练）：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/113647
评测数据集（用于模型评估）：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/113648
1.进入BML主页，点击立即使用
BML网址：https://ai.baidu.com/bml/
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2.点击EasyData数据服务下的数据总览
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3.点击创建数据集
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4.输入数据集名称，数据类型选择图片，标注类型选择图像分类，标注模板选择单图单标签
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5.点击所创建数据集右侧的导入
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6.数据标注状态选择“无标注信息”，导入方式“本地导入”，上传压缩包
数据集为“车辆分类训练数据集”
下载链接🔗：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/113647
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7.导入成功后，点击查看与标注
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8.点击“添加标签”，添加“摩托车”、“家用汽车”、“货车”标签
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9.添加完成后，点击右上角“批量标注”
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10.为部分图片进行标注，每个标签下的图片大于10张即可
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11.标注完成后，点击EasyData智能数据服务下的“智能标注”
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12.创建智能标注任务
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13.数据集类型选择“图像分类-单标签“，任务类型选择”主动学习“，选择刚刚标注的数据集，提交智能标注任务
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14.智能标注启动中，不要离开本页面，稍等一下
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15.智能标注已启动，正在进行第一轮难例筛选
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16.确认难例，翻页确认标注信息是否正确，也可点击“一键保存所有标注”
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17.难例筛选共4轮，若首次难例标注效果符合预期，即可选择“自动标注未标图片”；若难例确认时错误标注较多，即可进行下一轮难例筛选
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18.最后的结果参照
1.点击模型训练下的“计算机视觉模型“
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2.选择“图像分类-单图单标签”，点击创建，输入模型名称，应用场景选择“其他”，输入模型描述
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3.点击“新建任务”
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4.开始配置第一个版本的训练任务
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5.添加Day1智能标注好的“车辆分类训练数据集“
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6.配置网络中，使用默认配置即可
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7.关闭自动发布
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8.优先选择GPU P40卡，单节点，随后提交训练任务
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9.第一个版本的训练任务已开始，可设置短信提示等待训练完成
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10.第一个版本训练任务完成后，点击“新建任务”
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11.现在开始配置第二个版本的训练任务
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12.可自行选择是否需要进行增量训练配置
增量训练：您可选择已有的训练模型，在其基础上添加新数据，加载已优化的模型参数继续训练
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13.自行选择是否需要数据增强
数据增强策略：可以提升训练数据质量，进而训练出准确率更高的模型
可进行手动配置或自动配置
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14.自动搜索
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15.手动配置
手动配置，不同数据增强算子均有相应的效果展示
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16.自动超参搜索
开启自动超参搜索将消耗更长的训练时间，避免训练排队建议不要开启
有关自动超参搜索的详细说明可参考产品文档
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17.优先选择GPU P40卡，单节点，随后提交训练
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18.双版本模型训练完毕后，点击任务右侧“发布”，即可发布两个版本模型至模型仓库
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19.这是最后一个结果。
1.首先，创建数据集并导入“车辆分类评测数据集”
下载链接🔗：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/113648
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2.数据类型“图片”，标注类型“图片分类”，标注模板“单图单标签”
可以自行寻找约150张的车辆图片（摩托车+家用汽车+货车）
也可以直接使用实战营提供的评测数据集
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3.上传评测数据集
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4.对评测数据集进行手动标注，建议大家使用“批量标注”
标签依然是“摩托车”“家用汽车”“货车”三类
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5.点击模型仓库下的“模型评估”，点击“创建”
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6.输入任务名称，模型类型“单图单标签”，选择昨天发布的双版本模型
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7.添加刚刚标注好的“车辆分类评测数据集”
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8.匹配评测数据集和双版本训练模型的数据标签（一一对应）
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9.优先选择GPU P40卡，单节点，随后点击提交
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10.评估任务完成后，点击查看报告
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11.评估结果中，可对比双版本模型的以下指标：
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12.可通过分类查看识别错误的图片，找出其中的共性问题，通过增加数据集或其他策略来进行调整，最后选择一个效果更优的模型进行部署。
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13.点击公有云部署下的“在线服务”，点击部署模型
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14.输入服务名称，接口地址，模型选择评估后你认为效果更优的版本，资源规格优先选择4*2，然后点击“开始部署”
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15.若部署失败，建议错峰进行哦
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16.点击查看详情
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17.进入控制台
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18.进入公有云服务下的“应用列表”，点击创建应用
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19.输入应用名称
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20.应用归属选择个人，添加应用描述
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21.回到在线服务页面，点击体验H5
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22.设置H5相关信息，生成二维码后即可扫码体验了
部署调用成功后，就可以直接扫码使用了
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