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文件名规范,不能有中文,不能有+、空格、制表符。 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签
令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和SDK,推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式和工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。
通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集,也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流支持将服务一键部署至边缘设备,如果将服务部署至边缘设备,请提前在华为HiLens控制台注册HiLens
一个在线测试服务,供您模拟在线测试,帮助您有效评估模型,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 热轧钢板表面缺陷检测工作流
一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以快速创建技能,并一键安装技能至端侧设备。也可以进入HiLens Studio自动创建技能,进一步调试技能。 部署服务 父主题: HiLens安全帽检测技能
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流
通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 自然语言处理套件
自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用
第二相面积含量测定工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
热轧钢板表面缺陷检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 通用实体抽取工作流
删除技能 如果已创建的应用不再使用,您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录华为HiLens管理控制台,在左侧导航栏选择“技能开发>技能管理”。 默认进入“基础技能”页签。 单击“可训练技能”,切换至“可训练技能”页签。 选择技能单击操作列的“删除”,确认信息后单击“确定”,删除技能。
通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题: 自然语言处理套件
在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 已在
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。