我们来看看某度的EasyDL可以做什么
我们可以用EasyDL来做图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，文本分类，视频分类
下面以实现图像分类作为例子介绍
我想做一个水果分类，分别是苹果，橘子，梨，火龙果，香蕉5种，每种我需要50张图片作为数据集，5*50=250，emmmmmmm，手动下载估计得手抽筋，还是用python来帮我自动爬虫下载吧。具体代码可以百度一波~~~
下面是我下载好的图片，每个分类放在单独一个文件夹里
每个单独的文件夹里放好了我刚刚用python自动下载的水果图片
填好基本信息，点击下一步，就常创建成功啦!
数据中心——>我的数据集——>创建数据集
把我们下载的图片放在一个文件夹中，压缩，上传压缩包
上传成功！
在训练的模型中添加我们刚刚上传的数据集
点击开始训练按钮
坐等训练完成即可
训练完了，我们来验证一下准确率
由于总共就200多张图片做为数据集，图片不多，短暂的等待一会后训练完成了，我们先对训练完的模型进行校验，校验完成后我们可以看到模型准确率居然可以达到96.92%！（不禁一阵悲伤，我们平时做深度学习时痛苦调参多次都不一定有这么高的准确率）
我们来添加一些图片让它识别，看看准确率是否真的那么高
苹果识别：
橘子识别：
梨识别：
火龙果识别：
香蕉识别：
置信度即可能性，几乎都在99%以上，这个识别准确率当真是非常恐怖
还有就是对小白非常非常非常友好，不需要你懂编程，提供图片就行，剩下的事情交给他
如果你需要做一个物品识别的应用，只需要训练好模型，在你的应用上调用模型的API即可实现
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