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或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 “分类模式”：打开“分类模式”开关时，单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后，右侧会显示模板自动分类的结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时，默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。
在“应用监控”页面，您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能，在“上传测试图片”右侧单击“选择文件”，上传本地的测试图片，下侧会显示预测结果。 查看历史版本 在“应用监控”页面，您可以查看当前应用所部署的不同版本信息，包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。
在“应用监控”页面，您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能，在“请输入文本”下方输入测试文本，然后单击“测试”，右侧会显示预测结果。 图3 在线测试 查看历史版本 在“应用监控”页面，您可以查看当前应用所部署的不同版本信息，包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。
本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面，默认进入“本地上传”页签。 单击“上传图片”，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创
在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧显示标注标签，右侧显示第二相交并比指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。
为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推理：端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台，一键式创建技能，快速部署技能至端侧设备。 后续还会提供更多场景的可训练技能模板，敬请期待。 父主题： 应用开发套件
Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比
确定”，确定启动技能运行在端侧设备上。 等待一会，当状态变为“运行中”，则技能成功运行在端侧设备上。 已安装的技能状态说明如表3所示。 表3 安装技能状态 状态名 状态说明 停止 停止状态，技能停止运行在端侧设备上。 运行中 运行状态，技能成功安装在端侧设备。 技能处于“运行中”
新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试，其余90%无需标注。针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”，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。 导入数据集
图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 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
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别云状的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
选择“所属行业”和“选择工作流”。 图3 工作流配置 资源配置 图4 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “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。
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于检测和识别车牌，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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、交并比等，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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于为给定的金相图像测定第二
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别自己所上传的商品图片
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于识别热轧钢板表面图片中的
刹车盘识别工作流”等。 图4 工作流配置 资源配置 图5 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “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。
显示“恭喜您，已发布成功”。 图1 部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。 “评估”：单击“评估”，继续上传测试图片评估模板。 “继续编辑”：单击“继续编辑”，返回“应用开发>上传模板图片”页面，重新创建模板。 “返回列表”：单击“返回列表”，返回至应用详情页。
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