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按照上述要求准备训练数据集和SKU数据集，文件夹分别命名为“Training-Dataset”和“SKU-Dataset”，并保存至本地。 登录OBS服务，创建桶和文件夹，用于存放数据集。 创建名称为“mapro-vison”的OBS桶。 创建名称为“training-data-in”的文件夹用于存放训练数据集。
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”。
评估应用 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”
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”。
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
选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于零售商品识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台选择
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。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
热轧钢板表面缺陷检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持上传多种刹车盘图片数据，构建刹车盘的识别模型，用于快速、准确的识别刹车盘类型。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。
准备数据 在使用零售商品识别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。 设计商品标签 首先需要考虑好商品标签，即希望识别出商品的一种结果。例如识别蛋糕店蛋糕的种类，则可以以“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake
工作流介绍 工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。
使用单模板工作流开发应用 ModelArts Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流，通过工作流指引可构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。
使用多模板工作流开发应用 ModelArts Pro的文字识别套件提供了多模板工作流，通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所属模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 本章节提供一个票证类型的样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板
适用场景 通用图像分类场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程 在“工业视觉平台”控制台页面选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发通用图像分类模型，自主上传数据训练模型，实现图像分类功能。 图1 通用图像分类工作流流程
通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题： 自然语言处理套件
准备数据 在使用通用实体抽取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。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签，即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。
选择数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
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。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，如准确率、召回率等，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“第二
定义预处理 使用通用单模板工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 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，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。
定义预处理 使用多模板分类工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 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，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。
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