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地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 上传在线图片 在“应用开发>评估”页面，单
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，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，用于识别云状的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，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，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，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，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、交并比等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，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，用于为给定的金相图像测定第二相面积含量，
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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，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，用于识别自己所上传的商品图片，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
据。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg
用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg
为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20张工作流数据处理会报错。此外，为优化模型，建议对金相图像的第二相边界标注清晰。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg
的文本列表。 在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象，选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推，不断选中标注对象，并为其添加标签。 图2 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注，单击页面下方“保
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，您可以快速创建技能，并一键安装技能至端侧设备。也可以进入HiLens Studio自动创建技能，进一步调试技能。
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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，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题：
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，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题：
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”。
文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 文本分类的标注对象和标注内容在一个文本文件内，标注对象与标注内容之间，多个标注内容之间可分别指定分隔符。
G、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px，最小边不小于100px，且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里，并压缩成zip文件，文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
如果您选择的数据集均为已标注数据，可不用创建SKU，直接单击“下一步”，进入“数据标注”步骤，自动标注数据。 新建SKU 当一次性上传一个SKU，即一种类别的商品时，您可以通过新建SKU操作上传SKU图片。 在“SKU创建”页面，单击“新建SKU”。 弹出“新建SKU”对话框。
专属资源池提供独享的计算资源，可用于数据处理、模型训练、服务部署。无需排队等待，更加高效。在使用专属资源池之前，您需要先在ModelArts 购买一个专属资源池，然后在ModelArts Pro 开发应用过程中选择此专属资源池。 已发布北京四区域 OBS 2.0支持工作流 工作流指在具体
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