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击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用，此应用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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及
署。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 SKU 标准化产品单元，即商品各类单品的图片。 在ModelArts Pro服务中使用视觉套件的零售商品识别工作流时，如果上传的数据含有未标注数据，就需要创建SKU，方便后续对数据进行自动标注。
已发布北京四区域 文字识别套件 OBS 2.0支持通用单模板工作流 文字识别套件提供单模板开发的工作流，通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，实现自定义结构化信息识别。 已发布北京四区域 通用单模板工作流 OBS 2.0支持多模板分类工作流 文字识别套件提供多模板分类器
在文本列表中，单击文本，当文本背景变为蓝色时，表示已选择。当文本有多个标签时，可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在数据集详情页，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。 批量修改：在“全部标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中修改标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成修改。
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 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”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“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。
“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”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”
“分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”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”
“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”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”
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。 高级参数 当前仅支持使用默认参数，无法调整。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 图5 训练详情 单击右下角的“下一步”。 进入“模型评估”步骤。
在参数配置，填写“学习率”和“训练轮次”。 本样例使用“学习率”为“0.00001”，“训练轮次”为“3”。 单击右下角的“开始训练”，开始训练模型。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，可查看“训练详情”、“准确率变化情况”和“误差变化”。 图8 训练详情 模型训练完成后，单击右下角的“下一步”。
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