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在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F
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。 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,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准
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。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。
训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签,右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。 详细评估 图3 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围,查看详细的测试数据。
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。 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,数据集尽量覆盖所有材质类型的待定级图片。 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
可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。
可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。
模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并比”、“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 详细评估 在“模型评估”页面,您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详
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。 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,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据
在“应用开发>模型评估”页面,可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估。 模型评估 图6 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图7 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签,右侧
“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签,右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以查看测试集中数据模型预测结果。
0支持应用版本 针对已创建的应用,根据训练结果调整数据、训练参数或模型,每修改一次,即更新成一个新的版本。ModelArts Pro支持通过开发新版本、对比不同版本的效果等功能对不同的应用版本进行管理。 已发布北京四区域 自然语言处理套件-更新应用版本 视觉套件-更新应用版本 HiLens套件-更新应用版本
在应用开发的“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型预测该样本是否预测正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数
上传图片”,或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 “分类模式”:打开“分类模式”开关时,单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后,右侧会显示模板自动分类的结果,包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时,默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。