一、操作
1、平台介绍
本文中提到的相关技术来自于 百度AI-飞桨BML。
研究之初，本人也调研了 阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。
以下则是本次学习中所使用到的功能（红色框框）：
2、标签组准备
本次学习研究的具体内容是《喜羊羊与灰太狼》，通过对各个卡通角色的训练学习，从而达到识别场景图中多个角色的目的。
所以我准备了以下标签:
3、数据集准备
接下来就是相关图片的准备与上传
我准备了两块数据，一块用来做机器 训练，一块用来做结果 测试
训练集：
测试集：
数据上传：
4、数据集打标
上传好数据之后需要使用他提供的工具进行打标：
圈出对应的区域并附上标签：
5、模型训练与发布
数据准备好之后就可以进行机器训练
进入预置模型调参-计算机视觉模型
根据自己的需要选择对应的方案，这里使用的是内置的相关模型
创建模型：
训练任务：
这里主要是选择数据集进行训练，其他参数需要根据实际训练要求进行调整
训练结果：
模型发布：
当我们对训练结果比较满意的时候则可以发布新的模型
发布之后可以在模型管理中查看
6、公有云在线服务部署与调用
6.1创建个人应用
访问百度智能云https://console.bce.baidu.com/ai/#/ai/bml/app/list
6.2获取应用的access token
使用 6.1中的 API Key 与 Secret Key 按照以下方法调用获取access token
6.3 部署服务
6.4 测试调用接口
因为该接口接收的入参为图片的base64形式，所以需要把对应的图片转为base64的字符串（大小不能超过4M）
请求：
返回值：
接口返回值中包含 “喜羊羊” “美羊羊” “沸羊羊”
6.5 H5体验
二、系统代码集成
以下是使用 python 做的一个demo
代码中读取图片，转换成base64, 请求接口，得到结果
Original: https://blog.csdn.net/qq_33356490/article/details/124376664
Author: wangXianF
Title: 基于-计算机视觉-实例分割-实现-物体识别
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