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要确保账户未欠费。 云状识别工作流支持将服务一键部署至边缘设备，如果将服务部署至边缘设备，请提前在华为HiLens控制台注册Atlas 500设备，详细注册方式请前往华为云论坛参与讨论。 操作步骤 在“服务部署”页面，按表1填写服务的相关参数，然后单击“部署”。 图1 服务部署
要确保账户未欠费。 刹车盘识别工作流支持将服务一键部署至边缘设备，如果将服务部署至边缘设备，请提前在华为HiLens控制台注册Atlas 500设备，详细注册方式请前往华为云论坛参与讨论。 操作步骤 在“服务部署”页面，按表1填写服务的相关参数，然后单击“部署”。 图1 服务部署
确保账户未欠费。 通用图像分类工作流支持将服务一键部署至边缘设备，如果将服务部署至边缘设备，请提前在华为HiLens控制台注册Atlas 500设备，详细注册方式请前往华为云论坛参与讨论。 操作步骤 在“服务部署”页面，按表1填写服务的相关参数，然后单击“部署”。 图1 服务部署
刹车盘识别工作流支持“在线部署”和“HiLens部署”。 使用HiLens部署开发应用前，需要提前在华为HiLens控制台注册Atlas 500设备，详细注册方式请前往华为云论坛参与讨论。 确认信息后，单击“确定”。 成功新建应用。 后续操作 根据所选的预置工作流开发应用。 零售商品识别工作流
且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 表4 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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 连接端侧和云侧 首先，连接您购买的HiLens Kit，并将HiLens Kit注册到Huawei HiLens平台，连接端侧与云侧。 注册HiLens Kit 选择HiLens套件 根据您的实际使用需求选择HiLens套件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。
且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 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。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
选择数据 在使用HiLens安全帽检测工作流训练模型时，您需要新建训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 前提条件 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，详情请见新建可训练技能。 已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
”，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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，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。
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