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外界因素均会影响钢板的使用寿命,而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要,ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流,提供高精度钢板表面缺陷识别算法,提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据,构
低,会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好,建议检测图片标注,标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当
量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准
进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模板列表”页签,选择模板名称,单击操作列的“编辑”。 图2 模板列表 进入“应用开发”页面,您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“评估”步骤的信息,重新部署模板。操作指引如下: 上传模板图片
进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模板列表”页签,选择模板名称,单击操作列的“编辑”。 图2 编辑模板 进入“应用开发”页面,您可以依次修改“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”步骤的信息,重新部署模板。操作指引如下:
物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。
工作流介绍 工作流简介 观察云的外部形状,即云的外形特征、结构特点和云底高度,对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流,为您提供高精度的云状识别算法,通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高精度识别云的外部形状,进而用于气象预测工作。
s”(积云)、“stratus”(层云)、“cumulonimbus”(积雨云)等分别作为云状的种类。 数据集要求 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
模型精度高,识别速度快;更新模型简便。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 在钢铁厂中,钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命,而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要,ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流,提供高精度钢板表面缺陷识别算法,提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。
大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。
果。例如可以以“ventilation”(通风)、“physical”(实体)等分别作为刹车盘的类别。 数据集要求 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。
工作流介绍 工作流简介 相是指成分和组织均匀统一的物质部分,金属材料中,一般除了基体相外,还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业,常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流
说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source
有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。 父主题: 热轧钢板表面缺陷检测工作流
已完成标注的文本列表。您也可以在右侧的“全部标签”中了解当前数据集支持的所有标签信息。 修改标注 当数据完成标注后,您还可以进入已标注页签,对已标注的数据进行修改。 基于文本修改 在数据集详情页,单击“已标注”页签,然后在文本列表中选中待修改的文本。 在文本列表中,单击文本,当文
果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。 数据集要求 文件名规范,不能有中文,不能含有空格、制表符及除中划线下划线外的特殊符号。 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。 不
传在线图片作为测试图片。 上传图片后,右侧会显示模板识别结果,包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。 上传图片后,您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确,单击“上一步”,对当前模板进行修改。 如果识别结果正确,可对模板作进一步评估,详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试
预训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0
预训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0