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作。在华为云中，只能使用帐号创建委托，并为此帐号下的IAM用户创建委托授权。 授权配置 如果已获得ModelArts委托授权，则可以直接进入ModelArts Pro控制台使用行业套件，无需再次配置访问权限。 如果未获得ModelArts委托授权和访问密钥（AK/SK）授权，当进入ModelArts
txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 视觉套件
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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击
类器的“名称”和“描述”。 图3 上传模板图片 然后上传模板图片，可选择新增模板配置，也可直接添加已有的模板配置。 新增模板配置 添加已有模板 新增模板配置 默认进入“新增模板配置”页签。 图4 新增模板配置 单击添加多个模板，针对每个模板，选择模板类型，并且上传图片。 “上传图
jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 无监督车牌检测工作流标注时标注框需要包含车牌，必须使用矩形标注框。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。
jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 示例： ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg
片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 第二相标注的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。
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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击
图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。
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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 右键单击
如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，云状识别工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里，并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时，则以最后一层目录为标签名。
如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，刹车盘识别工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里，并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时，则以最后一层目录为标签名。
如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里，并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时，则以最后一层目录为标签名。
jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 零售商品工作流标注时需要勾勒出商品形状，必须使用多边形标注框。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。
的模板类型，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一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同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
进入“应用开发>服务部署”页面。 步骤8：部署服务 在“应用开发>服务部署”页面，按表4填写服务的相关参数，然后单击“部署”。 图9 服务部署 表4 服务部署参数说明 参数 说明 服务名称 待部署的服务名称，单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 服务部署方式 当前只支持在线部署方式。
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。
练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 训练模型 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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分
练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 训练模型 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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分
练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 训练模型 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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分
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