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”，以及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图4 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数
”，以及合并标签后新的“标签名”。 图5 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图6 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数
角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图3 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数
右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开
页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 后续操作 在“数据选择”页面选
热轧钢板表面缺陷检测工作流标注数据时，必须使用矩形标注框标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开
右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开
数据标注页面，开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图7 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开
自动标注数据 单击“下一步”，创建SKU后，自动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，针对未标注的数据进
选择步骤1：准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-vison/data-out”。 勾选已上传的数据集。 由于本样例上传的数据为未标注数据，因此标签解析出数据集共有0个标签，0条有效样本数据。 单击右下角“下一步”。 进入“应用开发>SKU创建”页面。 步骤4：创建SKU 在“SKU创建”页面，单击“批量上传SKU”。
评估应用 训练模板分类模型后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”
选择步骤1：准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-out”。 勾选已上传的数据集。 服务进行标签解析，统计训练数据集中各个标签的样本数。 您可以选择打开“合并标签”开关，将样本数量较少的标签在模型训练中进行合并，以达到更优训练效果。 图7
的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-out”。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 下方可查看标签解析。 图3 选择数据集 单击右下角的“下一步”。 进入“模型训练”步骤。 步骤4：训练模型 在“模型训练”页面，按表2配置训练参数，然后单击“开始训练”。
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