物体检测Yolo V3实践
听说今天评论区和交流群里一片哀嚎，很多小伙伴被今天的打卡难到了。不用怕，就算是我这种资深Copy攻城狮都被难住了，起码跑了3遍才看到最终结果的那个大波浪的长头发小姐姐。下面，我郑重地给各位小伙伴，尤其是和我一样才接触到ModelArts的小小白，一起分享一下我今天的打卡经验。这不一定是最好最棒最详细的攻略，但一定是最独特最有趣最用心的！
准备
俗话说得好，“工欲善其事必先利其器”。首先，不管您是想完成第几天的打卡，请务必和我一样，先磨磨刀，把我们应该准备的东西准备好。对于小白来说，您只需下载一个zip文件就行;对于老鸟来说，您应该将源码down下来，在编辑器里好好研究一下代码。对于大神来说，呃，有大神会点进来？肯定是我的幻觉，不然，您一定是来收徒弟的，您看我筋骨惊奇……扯远了，正式开始我们的准备工作吧。
打开网址，下载zip，并解压
交流群里几乎天天有人再问，怎么图片显示不出来、网址打不开……等等问题，那是因为您打开的姿势不对，来，把手给我，让小僧教您。打开中国最大的基(友)(网)站--gitee,或者直接进入ModelArts-Lab,别担心，不是小网站，是真的学习网站，不出意外的话，页面上有[克隆/下载]的按钮，当然按照国际惯例您是需要有个账号的，注册之类的这里就不提了。总之，我们的目的是下载学习资料。下载完解压出来待之后环节使用。其实之前打卡任务也好，还是之后打卡任务，估计都能用的到，算是“一劳永逸”的事，何乐而不为？
下载下来zip包的话，大概335M，相当于一部高清**小电影。解压出来的话应该也占不了多少硬盘，如果这点空间都没有的话，还来开什么车，搞什么“模斯”，哈哈！
老司机攻略
老司机还需要看攻略吗？轻车熟路了，用git拉取代码岂不更香？当然，如果没有梯子或者网络不佳，如果直接拉取gayhub代码的话，估计会一直EOF。我这边用的套路：先将github代码同步到gitee在去拉取，贼快！当然，官网很贴心的，直接同步了github的代码，这里推荐直接clone官方仓库。
git clone https://gitee.com/ModelArts/ModelArts-Lab.git
just do it
对，就是干！不是让您来干IT，当然，掌握了ModelArts,您也是在干IT了。未来是人工智能的时代，现在不学做AI，啥时候才能做AI？“就是干”的前提，我想大概是需要我们知道怎么做。怎么做呢，先找到今天打卡要学习的内容--《物体检测Yolo V3实践》，在哪里呢？就在我们准备阶段下载的资源中，路径是ModelArts-LabnotebookDL_image_object_detection_yolo,进到这个目录，我们能看到两个.md文件、一个.ipynb文件以及img文件夹，不出意外的话，大家提到操作指引中图片无法显示的问题就解决了，悄悄地打开img文件夹，您的嘴角微微一笑，这不就是我们苦苦寻找的操作指引截图吗？
接下来，如果能够打开本地的.md文件的话，就请打开ModelArts物体检测Yolo_V3预置算法案例.md，我们尽情的开干吧！当然，有可能存在本地没有程序打开.md文件或者打开的文件看不到图片，不用着急，安装宇宙最强代码编辑器--vscode就能愉快地在本地学习操作指引了。
悄悄的告诉您，vscode还支持.ipynb文件，打开之后和notebook上的界面几乎是一模一样哦。妈妈在也不用担心我学习ModerArts
现在，请您根据操作指引来到AI开发平台ModelArts开始我们的“多人运动”。今天我们会接触到开发环境Notebook.
这里我创建的是*的体验规格GPU版，因为有些小伙伴老是吐槽欠费了、要收费等等问题*，当然多参加社区论坛的 活动，很多很多获取优惠券的机会等您来参与！
待Notebook环境启动完成之后，点击打开操作，选择点击右上角的"Upload"，然后把我们今天的脚本ModelArts-LabnotebookDL_image_object_detection_yoloobject_detection_yolo.ipynb上传上去,上传完毕我们就可以开心的把玩ModelArts的Notebook功能、享受做AI的乐趣了！
点击文件object_detection_yolo.ipynb就能进入到代码开发页面，是不是和我们刚刚在vscode中看到的一样？当然硬要抬杠的话，那就是图片看不到。道理很简单，我们的本地图片并没有上传上来，传那玩意干啥。
最后，只需点击那个快进按钮整个文件的代码，弹窗点击确认就能自动执行了。
这里分享一个我今天get到的点，就是在执行的时候，我们看到In <li>这样的，代表正在执行等待执行的代码块。
不出意外的话，我们最终能收获被我们标记的大波浪长头发的小姐姐。
(PS: 取巧可以，投机不行。虽然操作很简单，还是墙裂推荐学习一下物体检测算法，看看文字说明部分，不要枉费华为老师们的一片苦心)
总结
每次动手做完实操，我都在思考一个问题：我学到了什么？我觉得大家私下里也有必要思考这样一个问题。难道我们仅仅是为了完成每日打卡任务？仅仅只是学一点点商业化的工具(ps:小编不会把我关小黑屋吧)？仅仅只是打打鱼晒晒网沉浸在“不会代码也能学做AI”的自我幻想中？我们静下心来，难道不应该好好想想么？为什么要来学ModelArts？怎么学ModelArts?ModelArts这么强大她的支撑技术有哪些？ModelArts涉及到哪些知识？AI是什么？算法是什么？python是什么？TensorFlow什么？……对不起，有个傻X又在这里贩卖焦虑了。在我看来，时间和精力是有限的，知识的深度和广度是无限的，如何用有限的时间和精力最大限度掌握知识的精华，我想每个人都有自己的方法和途径，欢迎各位评论区多多指点！
