AutoML：訓(xùn)練模型以識別凹坑
從我們訓(xùn)練的模型中得到的坑洞預(yù)測和置信度分?jǐn)?shù)：
初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個人不喜歡做的活動。如果你像我一樣，那么也許你會喜歡自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML），一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時的ML任務(wù)的技術(shù)。Azure機(jī)器學(xué)習(xí)（AML）是一項(xiàng)云服務(wù)，其功能包括準(zhǔn)備和創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練模型以及將其部署為web服務(wù)變得更加容易。最近，AML團(tuán)隊發(fā)布了AutoML功能，供公眾預(yù)覽。今天，我們將使用此功能訓(xùn)練一個目標(biāo)檢測模型，以識別道路上的凹坑。在這篇文章中，我將簡要回顧一些AML和目標(biāo)檢測的概念，因此你不必完全熟悉它們就可以進(jìn)行后續(xù)操作。本教程主要基于Azure中的這個示例，你可以查看我在這里編寫的Jupyter筆記本：https://github.com/dmesquita/azureml-automl-potholes-object-detection酷，讓我們開始吧！我們該怎么辦？
對象檢測數(shù)據(jù)集很有趣，因?yàn)樗鼈冇杀砀駭?shù)據(jù)（邊界框的注釋）和圖像數(shù)據(jù)（.png、.jpeg等）組成。COCO格式是對象檢測數(shù)據(jù)集的一種流行格式，我們將使用此格式下載坑洞數(shù)據(jù)集：https://public.roboflow.com/object-detection/pothole。Azure機(jī)器學(xué)習(xí)使用TABLAR DATASET格式，因此我們需要做的第一件事是將COCO轉(zhuǎn)換為TABLAR DATASET。轉(zhuǎn)換后，我們將選擇一種對象檢測算法，并最終訓(xùn)練模型。1-準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
我從Roboflow那里得到了數(shù)據(jù)集。它有665張標(biāo)有坑洞的道路圖片，由Atikur Rahman Chitholian創(chuàng)作并分享，作為其論文的一部分。Roboflow團(tuán)隊按照70/20/10將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練-驗(yàn)證-測試集。每個拆分都有兩個主要組件：- _annotations.coco.json，一個包含images、categories和annotations的json文件
- 圖像本身（.jpg文件）
- images：包含有關(guān)數(shù)據(jù)集圖像的信息（id、文件名、大小等）
- categories：邊界框類別的名稱和id
- annotations：包含有關(guān)對象的信息，包括邊界框坐標(biāo)（在此數(shù)據(jù)集中，它們位于絕對坐標(biāo)）、對象的圖像id和類別id
我已經(jīng)下載并提取了數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集.放在/potholeObjects文件夾。每個拆分都有一個文件夾，里面有圖像和JSON文件。
你需要將圖像和JSON文件上傳到數(shù)據(jù)存儲，以便AML可以訪問它們。數(shù)據(jù)存儲是云數(shù)據(jù)源的抽象。創(chuàng)建AML工作區(qū)時，將創(chuàng)建AzureBlobDatastore并將其設(shè)置為默認(rèn)值。我們將使用此默認(rèn)數(shù)據(jù)存儲并將圖像上傳到那里。fromazureml.coreimportWorkspace workspace=Workspace.from_config()#如果你在一個aml計算實(shí)例上運(yùn)行notebook，這是可行的 default_datastore=workspace.get_default_datastore() datastore_name=default_datastore.name 注釋采用COCO格式（JSON），但tablerDataSet要求注釋采用JSON行。tablerDataset具有相同的元數(shù)據(jù)，但以不同的鍵組織。以下是用于對象檢測的TablerDataset的外觀：
{ "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format", "image_details":{ "format":"image_format", "width":"image_width", "height":"image_height" }, "label":[ { "label":"class_name_1", "topX":"xmin/width", "topY":"ymin/height", "bottomX":"xmax/width", "bottomY":"ymax/height", "isCrowd":"isCrowd" }, { "label":"class_name_2", "topX":"xmin/width", "topY":"ymin/height", "bottomX":"xmax/width", "bottomY":"ymax/height", "isCrowd":"isCrowd" }, "..." ] } 幸運(yùn)的是，微軟工程師編寫了一個腳本來轉(zhuǎn)換COCO：https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/1a41978d7ddc1d1f831236ff0c5c970b86727b44/python-sdk/tutorials/automl-with-azureml/image-object-detection/coco2jsonl.py此文件的image_url鍵需要指向我們正在使用的數(shù)據(jù)存儲中的圖像文件（默認(rèn)）。我們使用coco2jsonl的base_url參數(shù)指定。
#從coco文件生成訓(xùn)練jsonl文件 !pythoncoco2jsonl.py --input_coco_file_path"./potholeObjects/train/_annotations.coco.json" --output_dir"./potholeObjects/train"--output_file_name"train_pothole_from_coco.jsonl" --task_type"ObjectDetection" --base_url"AmlDatastore://{datastore_name}/potholeObjects/train/" 我們將對驗(yàn)證集運(yùn)行相同的命令?，F(xiàn)在，下一步是將文件上傳到數(shù)據(jù)存儲，并在AML中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。不要將數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)存儲混淆。數(shù)據(jù)集是版本控制的打包數(shù)據(jù)對象，通?；跀?shù)據(jù)存儲中的文件創(chuàng)建。我們將從JSON行文件創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。
fromazureml.coreimportDataset fromazureml.data.datapathimportDataPath fromazureml.dataimportDataType #上傳文件到數(shù)據(jù)存儲 Dataset.File.upload_directory( src_dir="./potholeObjects/train/",target=DataPath(default_datastore,"/potholeObjects/train"),show_progress=True ) training_dataset_name="potholeObjectesTrainingDataset" #創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 training_dataset=Dataset.Tabular.from_json_lines_files( path=DataPath(default_datastore,"/potholeObjects/train/train_pothole_from_coco.jsonl"), set_column_types={"image_url":DataType.to_stream(default_datastore.workspace)}, ) #在工作區(qū)中注冊數(shù)據(jù)集 training_dataset=training_dataset.register( workspace=workspace,name=training_dataset_name ) 對于訓(xùn)練和驗(yàn)證拆分，也將這樣做。如果一切順利，你可以看到AML內(nèi)部的圖像預(yù)覽。AML工作區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)集預(yù)覽
2.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)
在AML內(nèi)部，你運(yùn)行的一切都稱為實(shí)驗(yàn)。要使用AutoML訓(xùn)練模型，你將創(chuàng)建一個實(shí)驗(yàn)，指向它假定運(yùn)行的計算目標(biāo)，并提供AutoML參數(shù)的配置。讓我們首先創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)并從工作區(qū)獲取計算機(jī)實(shí)例：fromazureml.coreimportExperiment experiment_name="pothole-yolov5-model" experiment=Experiment(workspace,name=experiment_name) compute_target=workspace.compute_targets['gpu-computer']#給計算實(shí)例的名稱 在這里，我將使用yolov5默認(rèn)參數(shù)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。你需要提供超參數(shù)、計算目標(biāo)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)（如示例所示，驗(yàn)證數(shù)據(jù)集是可選的）。
fromazureml.automl.core.shared.constantsimportImageTask fromazureml.train.automlimportAutoMLImageConfig fromazureml.train.hyperdriveimportGridParameterSampling,choice automl_config_yolov5=AutoMLImageConfig( task=ImageTask.IMAGE_OBJECT_DETECTION, compute_target=compute_target, training_data=training_dataset, validation_data=validation_dataset, hyperparameter_sampling=GridParameterSampling({"model_name":choice("yolov5")}), iterations=1, ) 現(xiàn)在可以提交實(shí)驗(yàn)了：
automl_image_run=experiment.submit(automl_config_yolov5) 你可以使用Workspace web界面監(jiān)控實(shí)驗(yàn)：
以下是Microsoft教程中的一個示例：fromazureml.automl.core.shared.constantsimportImageTask fromazureml.train.automlimportAutoMLImageConfig fromazureml.train.hyperdriveimportBanditPolicy,RandomParameterSampling fromazureml.train.hyperdriveimportchoice,uniform parameter_space={ "model":choice( { "model_name":choice("yolov5"), "learning_rate":uniform(0.0001,0.01), "model_size":choice("small","medium"),#模型相關(guān) #'img_size':choice(640,704,768),#特定型號;可能需要有大內(nèi)存的GPU }, { "model_name":choice("fasterrcnn_resnet50_fpn"), "learning_rate":uniform(0.0001,0.001), "optimizer":choice("sgd","adam","adamw"), "min_size":choice(600,800),#模型相關(guān) #'warmup_cosine_lr_warmup_epochs':choice(0,3), }, ), } tuning_settings={ "iterations":10, "max_concurrent_iterations":2, "hyperparameter_sampling":RandomParameterSampling(parameter_space), "early_termination_policy":BanditPolicy( evaluation_interval=2,slack_factor=0.2,delay_evaluation=6 ), } automl_image_config=AutoMLImageConfig( task=ImageTask.IMAGE_OBJECT_DETECTION, compute_target=compute_target, training_data=training_dataset, validation_data=validation_dataset, **tuning_settings, )
3-將預(yù)測可視化
這個yolov5模型是使用Pytorch訓(xùn)練的，因此我們可以下載模型并使用Jupyter筆記本檢查預(yù)測。我的花了56分鐘訓(xùn)練。獲取模型需要做的第一件事是注冊工作區(qū)中的最佳運(yùn)行，以便訪問模型。best_child_run=automl_image_run.get_best_child() model_name=best_child_run.properties["model_name"] model_output_path=best_child_run.properties["model_output_path"] #從最佳運(yùn)行中注冊模型 model=best_child_run.register_model( model_name=model_name,model_path=model_output_path ) 現(xiàn)在我們可以下載模型了并運(yùn)行推斷。為此，我們將使用azureml contrib automl dnn vision包中的代碼：
fromazureml.contrib.automl.dnn.vision.common.model_export_utilsimportload_model,run_inference fromazureml.contrib.automl.dnn.vision.object_detection_yolo.writers.scoreimport_score_with_model TASK_TYPE='image-object-detection' model_settings={"img_size":640,"model_size":"medium","box_score_thresh":0.1,"box_iou_thresh":0.5} model_wrapper=load_model(TASK_TYPE,'model.pt',**model_settings) sample_image="./img-23_jpg.rf.e6aa0daf83e72ccbf1ea10eb6a6ab3bd.jpg" withopen(sample_image,'rb')asf: bytes_img=f.read() model_response=run_inference(model_wrapper,bytes_img,_score_with_model) 我使用Microsoft教程中的代碼來可視化邊界框。以下是測試圖像的結(jié)果：從我們訓(xùn)練的模型中得到的坑洞預(yù)測和置信度分?jǐn)?shù):
酷吧？最后
Azure機(jī)器學(xué)習(xí)是一個很好的工具，可以讓你開始機(jī)器學(xué)習(xí)（在我們的例子中是深度學(xué)習(xí)），因?yàn)樗[藏了很多復(fù)雜性。你可以在Jupyter筆記本上查看所有代碼:https://github.com/dmesquita/azureml-automl-potholes-object-detection。管道中的下一步是將模型部署為web服務(wù)。如果你有興趣，也可以使用Microsoft教程檢查如何做到這一點(diǎn):https://github.com/dmesquita/azureml-automl-potholes-object-detection。參考引用Pothole Dataset. Shared By. Atikur Rahman Chitholian. November 2020. License. ODbL v1.0 審核編輯 ：李倩
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