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支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 气象智能预测等场景。 优势 模型精度高，识别速度快，更新模型简便。 刹车盘识别工作流 ModelArts
支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高精度识别云的外部形状，进而用于气象预测工作。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 气象智能预测等场景。 优势 模型精度高，识别速度快，更新模型简便。 工作流流程 在“ModelArts
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。 一次上传文件大小不能超过10M。 SKU存储位置（OBS） SKU数据输出的默认OBS存储位置。
面手动标注数据。 导入数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在数据标注平台或套件其它应用导入可用状态的数据集信息，包括“数据集名称”、“来源”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。
在ModelArts Pro使用预置工作流开发应用之前，需要新建应用，填写应用基本信息、选择工作流。 前提条件 使用ModelArts Pro服务请根据如何使用ModelArts Pro罗列的要求，提前完成准备工作。 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时，会占用O
在ModelArts Pro使用预置工作流开发应用之前，需要新建应用，填写应用基本信息、选择工作流。 前提条件 使用ModelArts Pro服务请根据如何使用ModelArts Pro罗列的要求，提前完成准备工作。 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时，会占用O
调用时，如果出现ModelArts.4204报错，请参见ModelArts.4204服务未开通报错进行处理。 SDK调用 本章节以Python SDK为例介绍如何进行使用，其他语言SDK使用方法相同。 获取SDK。 在自定义OCR的“部署”页面，选择“SDK调用”获取SDK。 图2 获取SDK 导入
在ModelArts Pro使用预置工作流开发应用之前，需要新建应用，填写应用基本信息、选择工作流。 前提条件 使用ModelArts Pro服务请根据如何使用ModelArts Pro罗列的要求，提前完成准备工作。 保证华为云帐号不欠费。在ModelArts Pro控制台开发应用时，会占用O
主上传数据集，零代码构建安全帽检测技能，并一键下发到端侧设备HiLens Kit；针对难例数据，可快速迭代更新技能，提升精度。 本章节介绍如何使用HiLens安全帽检测工作流零代码开发技能，通过上传训练数据、训练模型、评估模型，并将技能一键部署至端侧设备HiLens Kit设备，对未戴安全帽的人进行告警。
ModelArts Pro的视觉套件提供了零售商品识别工作流，自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 本章节介绍如何使用视觉套件中的零售商品识别工作流开发应用，以蛋糕店的蛋糕商品为样例，通过上传训练数据、标注数据、训练模型，并将生成的模型部署为在线服务。
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”，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
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”，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
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”，包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确，第二相区域标注工作量较大，建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。
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”，包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 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
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”，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
训练模型 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2 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
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”，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
、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图4 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面，您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考，错误码请参见错误码。 图5 调用指南 父主题： 自然语言处理套件
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”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于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
、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图2 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面，您可以查看调用应用API的信息。如何调用API请参考API参考，错误码请参考错误码。 图3 调用指南 父主题： 视觉套件
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