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模型训练的数据,上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据(可选) 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。
定义预处理 上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段,用于矫正图片的方向,进而在正确的方向上,识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中
可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 工作流流程 在“ModelArts Pro>自然语言处理套件”控制台,选择“我的工作流>多语种文本分类工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应用,通过训练其他语种的文本分类预测模型,实现文本分类功能。 图1 多语种文本分类流程
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 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。 评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,并且同时启动一个在线测试服务,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
在商品识别场景下,如果上传的数据包含未标注数据,您需要创建SKU,即商品各类单品的图片,方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据,您可以选择不创建SKU,直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts
集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练
通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题:
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,用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域,详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数据
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。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 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商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签
编辑应用 对于已经创建的模板应用,您可以修改模板的配置信息以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建的模板应用。 编辑模板配置信息 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。
编辑应用 对于已经创建的模板应用,您可以修改模板的配置信息以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建的模板应用。 编辑模板配置信息 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。
在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页签,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。
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,能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
删除应用 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ModelArts Pro管理控制台,单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。 进入视觉套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“删除”。
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。
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。 图2
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。
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ModelArts Pro控制台选择“HiLe
Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,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