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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。 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，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽
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 P
在使用无监督车牌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。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 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。
在使用刹车盘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。 设计刹车盘标签 首先需要考虑好刹车盘的标签类型，即希望识别出图片中刹车盘的一种结果。例如可以以“ventilation”（通风）、“physical”（实体）等分别作为刹车盘的类别。 数据集要求 文件名
在使用多语种文本分类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。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的分类标签，可以设计
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“
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择“热轧
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 已在自然语言处理套件控制台
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 已在自然语言处理套件控制台
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择“云状
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“第二相面
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“工业智能体控制台>工业AI
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择“刹车
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。往往不能一次性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 已在自然语言处理套件控制
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择“无监
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。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上，
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”等分别作为一个蛋糕的种类。零售商品
在使用通用图像分类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。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型，即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时，标签可以以“snow”（雪）、“rainy”（雨）等作为分类的类别。 数据集要求 文件
基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个实体标签准备100个以上的数据。 本工作流只支持上传未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 上传数据至OBS 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至OBS桶中。
Pro控制台界面，单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”。 进入文字识别套件控制台。 图1 进入套件 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。 图2 工作台 在“我的应用”页签下，单击“新建应用”。 进入“新建应用”页面。 图3 新建应用 您也可以单击“我的工作流”，切换至“我的工作流”
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