在範例四的說明中, 我們已下載伊甸基金會釋出的口罩臉孔資料集, 我們預計使用這個資料集進行訓練、產生模型、部署模型、測試endpoint.

當你打開Nilvana會看到Dejavu這個整合式入口頁面, 我們先點擊Nilvana vision studio

進入NVS(Nilvana vision studio)之後, 左側會顯示四個功能, 說明如下:

• Datasets: 可加入資料集權限設定、資料集版本建立. 可上傳資料集、資料標註、資料前處理與資料擴增.
• Training: 選取適合的資料集版本後，可選擇訓練方式及自訂訓練資料與測試資料的切分比例進行模型訓練，訓練過程中可透過圖表觀察訓練狀況
• Models: 顯示訓練完成的模型，可透過模型分析圖表確認模型是否符合需求，且可上傳圖片進行模型辨識的驗證，完成後可將模型下載進行運用
• API endpoints: 將訓練好的模型進行部署(serving), 完成部署後會提供一個endpoint, 就可以使用這個endpoint進行推論進行二次開發

首先我們上傳伊甸基金會已釋出的口罩臉孔資料集到Nilvana

• 在下圖中點擊 Create New Dataset
  

• 建立dataset

  • Dataset name: 輸入eden mask
  • Create Classes: 在第一個欄位輸入mask, 再點擊加號
    

• 上傳dataset
  在建立好dataset之後會看到下列畫面
  

  然再將滑鼠移到剛建立好的dataset之上, 可以到Go To Dataset按鍵
  

  接著會看到下列畫面, 請點擊Uploads Images按鍵
  

  在下圖中請選擇Upload Directly, 然後點擊中間的按鍵
  

  然後請將上上一篇中提到有兩個目錄, 請將images目錄下的影像檔都選進來
  

  再點擊Upload鍵
  

  檔案上傳完成之後畫面顯示如下, 右下方已看到我們將圖片完成上傳.
  

  下一篇將說明如何為這些圖片進行標註

參考資料

伊甸基金會口罩臉孔資料庫: https://www.facebook.com/chenghsun.tseng/posts/2836741379682495