按照慣例，我們先回顧一下天樞前兩講文章內(nèi)容，在天樞（第一講）里也講到了AI計算機(jī)視覺技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域常用的四種算法：圖像分類、目標(biāo)檢測（識別）、語義分割、實(shí)例分割。基于這幾種算法，天樞平臺結(jié)合遙感行業(yè)現(xiàn)狀需求，打造出了以下三個功能板塊：

基于這三個板塊，其實(shí)我們就能解決很多遙感甚至非遙感業(yè)務(wù)場景下的解譯需求了，但天樞平臺本著“授人以漁”的理念，將模型訓(xùn)練的主動權(quán)和模型資產(chǎn)管理權(quán)交到用戶手中，所以作為天樞平臺最大亮點(diǎn)功能的模型訓(xùn)練，究竟能給我們創(chuàng)造出什么樣的價值？  

今天主要給大家?guī)淼氖?strong>“目標(biāo)識別——草原數(shù)羊”的模型訓(xùn)練案例分享，對模型訓(xùn)練還不夠了解的朋友，建議先移步到天樞（第二講），熟知一下模型訓(xùn)練流程以及影響模型訓(xùn)練的主要因素。

平臺中目標(biāo)識別模型訓(xùn)練使用的網(wǎng)絡(luò)框架是百度飛槳的PaddleDetection開發(fā)套件，其模塊化地實(shí)現(xiàn)了多種主流目標(biāo)檢測算法，提供了豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略、網(wǎng)絡(luò)模塊組件（如骨干網(wǎng)絡(luò)）、損失函數(shù)等，并集成了模型壓縮和跨平臺高性能部署能力。

本篇文章將會按照“明確需求→樣本制作（算量）→服務(wù)器搭建（算力）→天樞平臺訓(xùn)練（算法）”的四大步貫穿全文，詳細(xì)講述用天樞平臺訓(xùn)練模型的整體思路。

一、明確需求

模型訓(xùn)練嘛，老觀眾應(yīng)該都知道要怎么做了，先要明確需求對吧，而明確需求也需要兩步走：

1.明確大類（地物分割、變化檢測、目標(biāo)識別中哪一種？）——目標(biāo)識別

2.明確小類（識別哪種地物或哪些組合地物？）——羊

二、樣本制作

再接著干嘛？   ....... 沒錯，準(zhǔn)備樣本。（關(guān)于樣本的制備原則也叨叨了很多回了，這里不再贅述。）   

挺有意思的是，這次我們僅是拿著大疆無人機(jī)在草原上追著羊群，跟拍了十幾張照片，然后回來挑選其中5張有代表性的照片用作訓(xùn)練集和測試集，通過一人半天時間的標(biāo)注，即完成了全部樣本集的制作。從數(shù)據(jù)采集到模型出爐不到一天時間，可以堪稱是有史以來“最廉價”的模型了吧。

訓(xùn)練集測試集劃分如下：

說明 ： 訓(xùn)練集 是用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

測試集 是用于模型結(jié)果測試的數(shù)據(jù)集，不參與訓(xùn)練。

一般來說，測試集需要和訓(xùn)練集保持有很強(qiáng)的特征相似性，才能取得好的得分。但這里還是刻意挑選了Y3、Y5兩組稍微復(fù)雜的測試集，來進(jìn)一步測驗(yàn)一下模型的泛化能力。

三、服務(wù)器搭建

軟硬件環(huán)境我們也已提前搭建好，相關(guān)配置如下：

四、天樞平臺訓(xùn)練

好，到了這里，萬事俱備，只欠“天樞”。

首先，打開天樞平臺，輸入影像和矢量標(biāo)注。（直接是輸入整張大圖哦~）

接著，創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)，配置訓(xùn)練參數(shù)，提交訓(xùn)練。

最后，訓(xùn)練結(jié)束，利用3組測試集來分別測試模型好壞。

我們再來回顧一下整個模型訓(xùn)練的效率和模型精度統(tǒng)計

測試結(jié)論

從結(jié)果可以看出，在與訓(xùn)練集特征比較接近的Y4測試集上模型效果非常佳，準(zhǔn)召率均能達(dá)到94%以上；而在有密集羊群或是傾斜角度拍攝照片的Y3、Y5測試集上，模型沒有辦法很好的區(qū)分聚集在一塊的羊群，以及會錯誤的識別到一些裸巖、巨石等白色物體，這也和我們的標(biāo)注方式、樣本量不足、樣本的特征覆蓋度有一定的關(guān)系。

但是，不需要任何編程基礎(chǔ)，利用兩張圖片即可訓(xùn)練出如此高精度的模型，足以看出天樞平臺所依賴的國產(chǎn)的百度AI算法在圖像識別領(lǐng)域的可信賴之處。

由于本次樣本數(shù)量的有限，其實(shí)模型性能還有上升的空間，我們可以繼續(xù)增加樣本，調(diào)整訓(xùn)練超參數(shù)，最終總會收獲到一個非常完美的模型，更關(guān)鍵 關(guān)鍵 關(guān)鍵的是，模型的使用權(quán)完全歸屬用戶本人所有。   

部分測試效果圖展示：

誤檢截圖：

漏檢截圖：

結(jié)語

“數(shù)羊”其實(shí)只是我們?nèi)f千世界中一個很小的事件縮影，現(xiàn)實(shí)生活中還有很多很小很不起眼的工作，比如數(shù)汽車、數(shù)井蓋、數(shù)電力塔......

對于這些傳統(tǒng)的密集型勞動工作，如果還是一如既往的通過人工去解決顯然不符合如今科技飛速發(fā)展的今天，這就要求我們?nèi)祟惐仨氁岣咦陨淼乃季S模式，而AI思維的宗旨即是解放人類的雙手，讓人類有時間去探索更多有意義的事情。  

任正非說過：“人類最終是要走向人工智能的，在華為20秒一部手機(jī)的全自動化流水線上，你如果不重視教育和思維，文化素質(zhì)不夠，在未來可能連做工人的機(jī)會都不存在。”