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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,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。 说明:
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置,请单击“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”。
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,选择“OBS桶”和“文件夹”,然后单击“确定”。 说明:
框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 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。
框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 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。
多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类,当前支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据,文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内,
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置,请单击“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”。
弹出“新建SKU”对话框。 在“新建SKU”对话框中,按表1填写信息,然后单击“确定”。 图1 新建SKU 表1 新建SKU参数说明 参数 说明 SKU名称 输入SKU的名称。 SKU单品图 在本地选择提前准备好的SKU单品图,后续存储至OBS中。 单击“SKU单品图”右侧的“上传图片”,在本地选择图片,可选择多个图片。
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”。 弹出“确定删除应用”对话框。 图1 删除应用 在对话框中单击“确认”,删除应用。 图2 删除应用 父主题: 视觉套件
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”。 弹出“确定删除应用”对话框。 图1 删除应用 在对话框中单击“确认”,删除应用。 图2 删除应用 父主题: 文字识别套件
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”。 弹出“确定删除应用”对话框。 图1 删除应用 在对话框中单击“确认”,删除应用。 图2 删除应用 父主题: 自然语言处理套件
在数据集“版本管理”页面,您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本及其发布时间。 图2 查看数据集版本 设置当前版本 在“版本管理”页面中,选择对应的数据集版本,在数据集版本基本信息区域,单击“设置为当前版本”。设置完成后,版本名称右侧将显示为“当前版本”。 只有状态为“正常”的版本,才能被设置为当前版本。
在“数据标注”页面,会显示自动标注的进度,如果自动标注完成,标注进度为100%。 图1 自动标注完成。 标注完成后,您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”,进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”,进入手动标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
板。 上传在线图片 在“应用开发>评估”页面,单击“在线URL”,切换至“在线URL”页签。 图3 上传在线图片 在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域。 单击“开始识别”,右侧会显示识别结果。 如果不正确,可单击“创建新模板