智能视觉
综述
BML智能视觉模块提供常用图像模型训练解决方案。主要场景包括图像分类及物体检测。
创建图片分类模型
新建实验
点击智能视觉列表页“新建”按钮，在弹框中输入实验名称：
创建完成后，在智能视觉实验列表页可查看到新建的实验。点击“实验名称”或“查看”可进入实验详情页：
界面中已给出实验流程，并且组件带有默认参数，通常只需要更换数据集即可完成训练。
建模过程
实验过程中，每个组件均配有“从此处开始执行”，“执行到此处”，“执行该节点”功能，便于进行调试。
- 数据选择：支持选择全部数据集或按分片进行筛选。
- 数据切分：支持自定义训练集和验证集切分比例，支持自定义测试集来源。
- 统计节点：主要用于统计用于训练的训练集/测试集/验证集分类别数据量。
- 图像分类训练：支持调整算法参数，选择基础模型。对于图像分类训练，目前基础模型支持ResNet50、InceptionV4和DPN131。
鼠标右键点击“图像分类训练”，可查看训练实时指标监控模型训练过程，例如：
5.模型评估：右键点击“查看评估报告”，可看到模型训练产出模型的准确率等指标。点击“查看预测结果”，可看到每个模型在测试集上的具体表现，例如：
6.预测结果筛选：可按置信度等对预测结果进行筛选：
7.模型选择：对于训练节点产生的多个模型，可通过模型选择组件挑选出最优模型进行后续使用。选择方法包括：自动选择（通过指定测试集指标最高或验证集指标最高）或用户自定义。自定义时需要手动填写模型名称。
8.模型转换：用于将建模过程中产生的checkpoint转换为预测可用的模型，该步不需要用户定义参数。
9.启停在线预测服务：用于测试模型是否可以正常启动预测服务。
创建物体检测模型
新建实验
点击智能视觉列表页“新建”按钮，在弹框中输入实验名称，生产线选择“物体检测”。
创建完成后，在智能视觉实验列表页可查看到新建的实验。点击“实验名称”或“查看”可进入实验详情页：
界面中已给出实验流程，并且组件带有默认参数，通常只需要更换数据集即可完成训练。
建模过程
建模过程与图像分类类似，其中：
- 数据清洗节点：支持在训练过程中过滤掉无标注的数据。
- 物体检测训练节点：支持调整训练参数，支持自动调整batch_size和lr，检测算法目前支持FasterRCNN、RetinaNet和YOLOV3。
- 模型评估节点：支持查看检测模型mAP指标。
将模型发布至模型仓库
对于已运行成功且未清理数据的实验，支持将模型发布至模型仓库。模型发布后，可进一步启动在线预测服务进行使用。