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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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状
“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。 图3 模拟在线测试 后续操作 针
根据工作流指引,开发文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引,开发非中文语种的文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的文本预测分类。
准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型,即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。
选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时,您需要选择训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集,也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流支持
默认进入“工业AI开发工作流”页签。 图1 工作台 在“工业AI开发工作流”页面下,单击“新建”。 进入“新建应用”页面。 根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。 基本信息 包括“应用名称”(必填项)、“应用负责人”和“应用描述”。 图2 基本信息 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车
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。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监
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。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量
I开发工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发通用图像分类模型,自主上传数据训练模型,实现图像分类功能。 图1 通用图像分类工作流流程 表1 通用图像分类工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS中。
“描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开启。启用后,会将此数据集的难例属性等信息写入对应的Manifest文件中。 图2 发布数据集 版本发布后,您可以前往版本管理查看详细信息。系统默认将最新的版本作为当前目录。
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。 说明: 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式,选择单品文件夹或者父文件夹,平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。
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。 基本概念 参照
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。 基本概念 参照
在“应用开发>服务部署”页面,工作流会根据训练的模型自动创建技能,您可以一键安装技能至HiLens Kit设备上。 技能名称:工作流自动创建技能后,生成默认技能名称。 设备类别:当前仅支持将技能安装至HiLens Kit设备上,安装技能之前,请在同一帐号同一区域的华为HiLens控制台注册HiLens
态。 :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。
态。 :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。
csv文件,文件中的B列和C列分别是AK、SK信息。 图4 新增访问密钥 图5 AKSK文件 修改OCRDemo.py文件。 在文件中找到“aksk_request”,修改内容有两处: (1)填写获取的AK、SK。 (2)将代码示例中的请求url替换为自定义OCR部署后生成的url,只使用图片中用蓝色标注的字段进行替换。
当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。