Azure Machine Learning - Azure可视化图像分类操作实战_azure 图片元素识别

在本文中，你将了解如何使用Azure可视化页面创建图像分类模型。 生成模型后，可以使用新图像测试该模型，并最终将该模型集成到你自己的图像识别应用中。

关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。

一、数据准备

• 一组用于训练分类模型的图像。 可以使用 GitHub 上的一组示例图像。 或者，可以根据下面的提示选择你自己的图像。

二、创建自定义视觉资源

若要使用自定义视觉服务，需要在 Azure 中创建“自定义视觉训练和预测”资源。 为此，在 Azure 门户中填写创建自定义视觉页上的对话框窗口，以创建“训练和预测”资源。

三、创建新项目

在 Web 浏览器中，导航到自定义影像服务网页，然后选择“登录” 。 使用登录 Azure 门户时所用的帐户进行登录。

1. 若要创建首个项目，请选择“新建项目” 。 将出现“创建新项目”对话框 。

2. 输入项目名称和描述。 然后选择自定义视觉训练资源。 如果登录帐户与 Azure 帐户相关联，则“资源”下拉列表将显示所有兼容的 Azure 资源。

注意
如果没有可用的资源，请确认已使用登录 Azure 门户时所用的同一帐户登录 customvision.ai。 此外，请确认在自定义视觉网站中选择的“目录”与自定义视觉资源所在 Azure 门户中的目录相同。 在这两个站点中，可从屏幕右上角的下拉帐户菜单中选择目录。

3. 选择“项目类型”下的“分类”。 然后，在“分类类型”下，根据用例选择“多标签”或“多类”。 多标签分类将任意数量的标记应用于图像（零个或多个），而多类分类将图像分类为单个类别（提交的每个图像将被分类为最有可能的标记）。 以后可以更改分类类型（如果需要）。

4. 接下来，选择一个可用域。 每个域都会针对特定类型的图像优化模型，如下表所述。 稍后可按需更改域。

   域	目的
   常规	针对各种图像分类任务进行优化。 如果其他域都不合适，或者不确定要选择哪个域，请选择“通用”域。
   食物	针对餐厅菜肴的照片进行优化。 如果要对各种水果或蔬菜的照片进行分类，请使用“食品”域。
   特征点	针对可识别的自然和人造地标进行优化。 在照片中的地标清晰可见的情况下，该域效果最佳。 即使照片中的人物稍微遮挡了地标，该域仍然有效。
   零售	针对购物目录或购物网站中的图像进行优化。 若想对连衣裙、裤子和衬衫进行精准分类，请使用此域。
   压缩域	针对移动设备上实时分类的约束进行优化。 可导出压缩域生成的模型在本地运行。

5. 最后，选择“创建项目”。

四、选择训练图像

作为最低要求，我们建议在初始训练集中每个标记使用至少 30 张图像。 此外还需要收集一些额外的图像，以便在训练模型后测试模型。

为了有效地训练模型，请使用具有视觉多样性的图像。 选择在以下方面有所不同的图像：

• 照相机角度
• 照明
• background
• 视觉样式
• 个人/分组主题
• 大小
• type

此外，请确保所有训练图像满足以下条件：

• .jpg、.png、.bmp 或 .gif 格式
• 大小不超过 6 MB （预测图像不超过 4 MB）
• 最短的边不小于 256 像素；任何小于此像素的图像将通过自定义影像服务自动纵向扩展

五、上传和标记图像

在本部分中，将上传图像并手动标记图像以帮助训练分类器。

1. 若要添加图像，请选择“添加图像”，然后选择“浏览本地文件” 。 选择“打开”以移至标记。 标记选择将应用于已选择要上传的整组图像，因此根据其应用的标记将图像分成单独的组更容易上传。 还可在上传图像后更改单个图像的标记。
   
2. 若要创建标记，请在“我的标记”字段中输入文本，然后按 Enter 键。 如果标记已存在，它会在下拉列表菜单中显示。 在多标签项目中，可以将多个标记添加到图像，但多类项目中只能添加一个标记。 若要完成上传图像，请使用“上传 [编号] 文件”按钮。

3. 上传图像后，选择“完成”。

若要上传另一组图像，请返回到本部分顶部并重复上述步骤。

六、训练分类器

若要训练分类器，请选择“训练”按钮。 分类器使用所有当前图像来创建模型，该模型可标识每个标记的视觉质量。 这个过程可能需要几分钟。

此训练过程应该只需要几分钟的时间。 在此期间，会在“性能”选项卡显示有关训练过程的信息。

七、评估分类器

完成训练后，评估并显示该模型的性能。 自定义视觉服务使用提交用于训练的图像来计算精确度和召回率。 精确度和召回率是分类器有效性的两个不同的度量：

• 精确度表示已识别的正确分类的分数。 例如，如果模型将 100 张图像识别为狗，实际上其中 99 张是狗，那么精确度为 99%。
• 召回率表示正确识别的实际分类的分数。 例如，如果实际上有 100 张苹果的图像，并且该模型将 80 张标识为苹果，则召回率为 80%。
  

概率阈值

请注意“性能”选项卡左窗格上的“概率阈值”滑块 。这是预测被视为正确时所需具有的置信度（用于计算精度和召回率）。

当解释具有高概率阈值的预测调用时，它们往往会以牺牲召回为代价返回高精度的结果 - 检测到的分类是正确的，但许多分类仍然未被检测到。 使用较低的概率阈值则恰恰相反 - 大多数实际分类会被检测到，但该集合内有更多误报。 考虑到这一点，应该根据项目的特定需求设置概率阈值。 稍后，在客户端接收预测结果时，应使用与此处所用概率阈值相同的概率阈值。

八、管理训练迭代

每次训练分类器时，都会创建一个新的迭代，其中包含已更新的性能指标。 可以在“性能”选项卡的左窗格中查看所有迭代。还可以找到“删除”按钮，如果迭代已过时，可以使用该按钮删除迭代。 删除迭代时，会删除唯一与其关联的所有图像。

请参阅[将模型与预测 API 配合使用]，以了解如何以编程方式访问已训练模型。

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