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通用单模板工作流 根据工作流指引,创建单模板服务,通过模板训练文字识别模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引,创建多模板服务,通过多模板训练模板分类器和文字识别模型,实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部
总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。 “删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。 查看应用监控 在“应用监控”页签下,您可以查看当前版本应用的“调用指南”。
已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。 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Atlas
“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 图4 应用资产 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。 “删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。 查看应用监控 如果应用的部署方式是在线部署
板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完成模板评估后,单击“下一步”,进入“创建模板>部署”页面直接发布模板,页面显示“恭喜您,已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后,在“应用开发>部署”页面,您可以进行如下操作。 “评估”:单击“评估”,继续上传测试图片评估模板。
板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完成模板评估后,单击“下一步”,进入“创建模板>部署”页面直接发布模板,页面显示“恭喜您,已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后,在“应用开发>部署”页面,您可以进行如下操作。 “评估”:单击“评估”,继续上传测试图片评估模板。
模板开发的配置信息进行编辑,通用单模板工作流操作指引请见工作流介绍,多模板工作流操作指引请见工作流介绍。 “删除”:单击“删除”,弹出“确认删除”对话框,单击“确认”,删除当前模板。 在“应用资产>自定义字段类型”页面下,可以查看自己定义的字段类型,也可单击“创建字段类型”,在此处创建新的字段类型,详情请见2
HiLens套件 行业套件介绍 新建可训练技能 HiLens安全帽检测技能 更新应用版本 查看应用详情 删除技能
文字识别套件 行业套件介绍 新建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 调用API和SDK 查看应用详情 删除应用
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估应用 部署服务 自定义字段类型 编辑应用 删除应用 父主题: 文字识别套件
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
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别套件
“详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。
单击左上角的“文件”,选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据,为了训练出效果较好的模型,建议每个实体标签准备100个以上的数据。
“详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。
云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用
“整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签,右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。
整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并比”、“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击选择“对比版本”。
模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例
评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率,即对应标签下