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模型|AI一秒“数签”，科技吃串串的方式了解一下？( 二 )

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第二步 ， 上传并标注数据 。 检测功能的模型：上传数据后 ， 需要在数据中标注出需要检测的具体目标 。
要知道 ， 数据的获取是一个比较长的过程 ， 这个过程中需要开发者去采集数据 ， 标注数据 ， 清洗数据 ， 每个流程都可能会占用我们较多的人力 。
别担心 ， 百度推出的一站式数据处理和服务平台EasyData ， 主要围绕AI开发过程中所需要数据采集、数据清洗、数据标注等业务需求提供完整的数据服务 ， 帮助你提升模型训练的效果 。

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在竹签数据集中 ， 采集的图片竹签占比小 ， 背景干扰多 ， 可以通过数据清洗模块批量裁剪掉非目标的背景区域 ， 保留核心竹签区域 。

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第三步 ， 训练模型并校验效果 。 选择部署方式与算法 ， 用上传的数据一键训练模型；模型训练完成后 ， 可在线校验模型效果 。
EasyDL平台的用户可根据模型部署环境以及对预测时延的要求来选择模型 ， 一般情况下 ， 时延越大 ， 精度越高 。

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得到模型的初步效果后 ， 用户还可以根据其特点进一步优化 。

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首先是数据增强 ， 竹签图片量不大 ， 为了扩产数据集并提高模型的泛化性 ， 可以采用数据增强策略 。

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其次是优化超参数 ， 如锚框大小、输入分辨率、学习率、优化器等 。 百度飞桨EasyDL平台提供自动超参搜索服务 ， 能大幅提升模型的效果 。 同时 ， EasyDL支持早停、失败重试、表现差的试验复用优秀试验的预训练权重等功能 ， 使训练更加高效 。 在EasyDL线上多场景模型精度可以平均提升10%以上 。

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最后是智能评估 。 通过查看指标、归因分析、有针对性地收集和修正数据并进行模型迭代 ， 模型调优的效率普遍可以提升50% ， 在有些数据集上精度甚至可以提升20%以上 。
第四步 ， 发布模型 。 根据训练时选择的部署方式 ， 将模型以云端API、设备端SDK等多种方式发布使用 。

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EasyDL提供灵活丰富的服务部署形态 ， 包括公有云部署、本地服务器部署、设备端SDK、软硬一体产品等 。 它还支持4大操作系统 ， 15+芯片类型 。

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