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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。 您可以在“应用总览”页查看应用开发、更新应用版本;也可以切换页签,查看应用资产(数据集)、应用监控。 图1 应用总览 查看应用开发配置
训练模板分类模型后,需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,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。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并已训练,详情请见训练分类器。
设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 当新建应用时,服务部署方式选择“在线部署”时,设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。
操作列的“标注”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 如果您上传的是未标注数据,您单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 合并标签 针对所选择的训练数据集,如果每个标签的样本数量太少,可以选择合并标签。
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。 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标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,
“公共资源池”:提供公共的大规模计算集群,资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个
设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 当新建应用时,服务部署方式选择“在线部署”时,设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。
工作流指在具体行业场景下固定开发流程所构建的开发流水线,无需深究AI知识,按照工作流指引即可开发AI应用,解决特定场景问题。 开发应用 开发应用指通过工作流指引完成自主定制AI应用的开发,使所开发的应用在特定场景下能够解决具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型,分为“公共资源池”和“专属资源池”。
换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照字段为模板图片和待识别图片中的公共文字部分,所有需要识别的图片中都要包含参照字段,且位置必须固定。 套件提供了自
评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后,需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,在线评估模板的识别情况,保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并完成框选识别区步骤,详情请见框选识别区。
取值,作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时,默认不做预处理。 如果需要多次预处理,可单击,填写新增的预处理规则。 例如: “字段类型名称”:“出生日期”
参照字段是文字内容、位置固定不变的文本框区域。 参照字段为单行文本框,不可以框选竖版文字或跨行框选。 框选参照字段个数须建议大于4个,越多越好,并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选,精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选
数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”,在弹出的“数据集输出位置”对话框中,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。 说明: “数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径,且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。
数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”对话框中,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”,在弹出的“数据集输出位置”对话框中
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。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,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。
删除技能 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 登录华为HiLens管理控制台,在左侧导航栏选择“技能开发>技能管理”。 默认进入“基础技能”页签。 单击“可训练技能”,切换至“可训练技能”页签。 选择技能单击操作列的“删除”,确认信息后单击“确定”,删除技能。
GiB”,适合纯CPU类型的负载运行的模型。 如果资源池选择专属资源池,勾选自己在ModelArts创建的专属资源池。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。
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。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,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。
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。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,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。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,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。