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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。
occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表2。 表2 标注框类型描述 type 形状
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。
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。 数据集要求
occluded：必选字段，标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡） difficult：必选字段，标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表5。 表5 标注框类型描述 type 形状
0支持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导致钢板缺陷，而这些缺陷会影响钢板的使用寿命。视觉套件提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，为您提供高精度的钢板表面缺陷识别算法，提高钢铁表面缺陷检测场景上线效率。 已发布北京四区域 热轧钢板表面缺陷检测工作流
训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行
第二相标注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。
ratus”（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。
ntilation”（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。
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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面。 根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图2 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态
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，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。
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。
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面，单击“新建数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
工作流配置 按图4和表2填写工作流配置。 图4 工作流配置 表2 工作流配置参数说明 参数 说明 推荐填写 所属行业 单击，选择应用所属行业。 本样例选择“通用”。 选择工作流 选择开发应用的预置工作流。 本样例选择“通用文本分类工作流”。 资源配置 按图5和表3填写资源配置。 图5
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