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网络图片识别 功能介绍 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。 该接口支持字体分类功能，支持竖行文本识别。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 网络图片示例图 约束与限制 支持中英文及部分中文繁体字。
自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。
ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询
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“云状识别工作流”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一段时间，等
操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 选择左侧“数据工程 > 数据获取”，单击右上角“创建原始数据集”。 在“创建原始数据集”页面，选择“图片 > 图片+Caption”，选择文件格式、文件来源，填写数据集名称及描述，单击“立即创建”。
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“刹车盘识别工作流”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一段时间，
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“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要
当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”，请勾选预训练模型。 确认信息后，单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。
的代码只会在主节点上运行一次，它执行的时机是所有的主程序运行完之后，请根据业务的需求决定是否添加。 改进效果 50个同等大小的文件夹如果在本地运行约需要34hour，扩大训练任务节点数后（现为30个），50个同等大小的文件夹在训练平台运行时间缩短为2hour。作者：于泽阳
系统还支持打包训练模型，用于创建训练服务、模型验证，或者发布到应用市场。模型训练包包括编排配置文件、模型文件等。详细的模型管理操作请参见模型管理。 模型训练页面说明 “模型训练”页面列出了已有的训练工程、训练服务和超参优化服务的列表信息，如图1所示。在该页面，用户可以查看训练工程和训练服务的创建信息，新建
有生成训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型，可能是训练输入数据不完整导致，请检查训练数据上传是否完整，并重新训练。 图4 训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建模型，将模型部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“模型
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情
训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训
与此同时，纷享销客和华为云也在服务快消品企业过程中，对于AI技术与场景化应用融合的理解也日渐深入 相关推荐 案例及技术文档 案例及技术文档 模型 零售访销翻拍识别 该模型支持快消品行业中门头照和陈列照的翻拍造假识别。
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“无监督车牌检测工作流”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 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。
模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练
对接ModelArt识别图像和文字 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI智能模型，管理全周期AI工作流。
训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。
对评分最高的模型再创建训练任务是为了在训练结束后，打包该最优模型包。模型训练任务在进行“超参配置”时，去勾选“超参优化”，三个超参值分别配置为此前记录的最优模型的三个对应超参值。 单击菜单栏的“模型训练”。 进入模型训练界面。 单击模型训练任务所在行。 进入模型训练任务详情界面。 在“模型训练任务
障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS
通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。
模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型
活动时间 最近一次模型训练执行的时间。 创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息，支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。
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