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最美的时光|基于iDesktopX的交互式AI模型训练与推理

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近年来 ， 随着计算机、智能手机等硬件设备的革新 ， 以及移动互联网和社交媒体的爆发式增长 ， 人工智能（Artificial Intelligence ， 简称AI）进入了一个飞速发展的阶段 ， 并且已经上升到国家战略层面 。 在各个细分领域 ， 基于人工智能的各种应用也逐渐走向大众 ， 与大众生活息息相关 。
SuperMap iDesktopX 10i（以下简称“iDesktopX”）机器学习工具箱不仅提供了即拿即用的AI地图配图、空间统计、地理模拟、二元分类、对象提取、地物分类、场景分类、目标检测、道路匹配、交通流量预测等实用的AI GIS功能 ， 同时也支持训练数据生成、模型训练、目标检测等工具 ， 可实现交互式的AI模型训练与推理 。
什么是AI模型训练？
在人工智能中 ， 面对大量的用户输入数据或素材 ， 如何在杂乱无章的内容中 ， 准确、容易地识别并输出我们期待输出的图像或语音？算法就显得尤为重要 。 算法 ， 就是我们所说的模型 。 算法的内容 ， 除了核心识别引擎 ， 也包括各种配置参数 ， 例如图像分类的形状、颜色、质地等 ， 语音识别的比特率、采样率、音色、音调、音频等 。 成熟的识别引擎 ， 核心内容一般不会变化 ， 为实现“识别成功”这一目标 ， 就需要对配置参数做调整 。 不同的输入配置不同的参数值 ， 最后在统计结果中取一组各方比较均衡、识别率较高的参数值 。 这个过程 ， 就是“训练（Training）” ， 这组参数值 ， 就是训练得到的结果 。 简言之 ， 模型训练是为达成高识别率的目标 ， 使用大数据 ， 找出最优配置参数的过程 。
什么是AI模型推理？
经过训练的模型可以将其所学到的知识应用在数字世界的任务 ， 例如识别图像中的树、道路、猫狗等 ， 识别语音中的“嗯”、“啊”、“这个”、“那个”等口头语 ， 或者在浏览了一款鞋子之后推荐你可能购买的鞋子等各种各样的应用 。 基于训练的内容对其所获得的新数据进行“推导” ， 用人工智能领域的术语来说就是“推理（inference）” 。 推理 ， 就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去 。
最美的时光|基于iDesktopX的交互式AI模型训练与推理深度学习中的训练与推理过程示意（图片来源网络 ， 侵删）
【最美的时光|基于iDesktopX的交互式AI模型训练与推理】我们以实际的“南非电表类型识别与数据读取项目”为例 ， 为您讲解基于iDesktopX的图像分类模型训练与推理的步骤 。 南非当地供电局需要收集住户电表读数 ， 对住户用电情况进行管理 。 因为使用的是非智能电表 ， 需要人工入户记录 ， 容易造成数据错误 ， 甚至数据丢失 ， 造成经济损失 。 供电局需要一种智能的抄表方式以减少数据错误进而减少经济损失 。 针对现状 ， 当地提出了通过识别摄像头采集的电表类型 ， 进行图像分类 ， 再根据类型模板读取电表数据的方案
AI模型训练步骤
步骤一：样本制作
为保证模型的准确性 ， 样本数据通常数量很多 ， iDesktopX可快速创建图像分类的样本库 ， 批量导入样本图片 ， 设置样本类别后对电表样本图片进行批量分类 ， 用来制作图片类别的标签 。 样本数据制作完成后 ， 将其导出为固定格式的样本库 ， 作为模型训练的训练数据 。
最美的时光|基于iDesktopX的交互式AI模型训练与推理样本制作与管理
步骤二：模型训练
图像分类基于EfficientNet模型进行训练 。 EfficientNet是谷歌新一代高性能卷积神经网络 ， 该模型能够改变深度卷积网络的宽度、深度、分辨率进而寻找更高精度模型 ， 使得模型以极少的计算量达到极高的准确度 。 EfficientNet模型在图像的语义分割、目标检测都有较高的精准度 。


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