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在“应用资产”页面下,可以查看当前应用的资产信息。 使用预置工作流开发应用,“应用资产”可查看“模板列表”和“自定义字段类型”。 图2 应用资产 在“应用资产>模板列表”页面下可以查看已创建的模板列表,操作列可执行如下操作: “评估”:单击“评估”,进入“应用开发>评估”页面,对当前模板进行评估,详情请见评估应用。
ModelArts Pro的应用场景和用户群体 ModelArts Pro基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型。用户可以使用ModelArts Pro套件中特定行业场景的预置行业工作流,满足快速定制的需求,快速进行应用开发。 当前ModelArts Pro开放的预
估”页面的右下角单击“下一步”,部署模板。 在“应用开发>部署”页面会显示“恭喜您,已发布成功”。 部署模板后,您可以通过调用API和SDK使用当前模板服务,详情请见API调用指南和SDK使用指南。 图14 部署服务 父主题: 文字识别套件
仅“表格”类型数据集支持设置版本格式,支持“CSV”和“CarbonData”两种。 说明: 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时,为了安全考虑,ModelArts会自动加上Tab键,并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。
如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 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,详情请见新建应用。 提前准备模板图片以及训练分类器的数据集,其要求请见数据要求。
多模板分类工作流可以通过追加训练分类器,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,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。
”或“csv”,且一次上传文件的总大小不能超过8MB。“文本与标签分割符”与“多标签分割符”不能选同一个。 “模式”:选择“文本和标注合并”或“文本和标注分离”模式。界面中已给出示例,请参考示例判断需添加的文件属于哪一种模式。 “文本与标签分隔符”:可设置为“Tab键”、“空格”
页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确,第二相区域标注工作量较大,建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。
练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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
页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”:可选“基础模型(精度较低,但推理速度快)”和“高精模型(精度高,但推理速度较慢)”。
练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 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
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 按上传的数据是否标注分为“已标注数据集”和“未标注数据集”。数据格式请见数据集要求。 数据上传方式 训练数据上传的方式,当前仅支持把数据上传至OBS,默认为“选择obs文件”。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。
括“数据集名称”、“来源”和“标注进度”。 单击数据集左侧的,可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集,然后单击“确定”。 数据集导入后,“数据选择”页面右上角会显示“导入成功”。 导入勾选数据集后,在数据选择页面勾选当前应用开发所需的训练数据集。
输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框,在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”,请勾选预训练模型。 确认信息后,单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一
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: “数据集输出
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”。