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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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”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
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”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
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在“应用监控”页面,您可以查看应用的基本信息,针对不准确的信息,您可以单击“修改”,在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图1 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面,您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能,在“上传测试图片”右侧单击“选择文件”,上传本地的测试图片,下侧会显示预测结果。
数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 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”。 说明: “数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径,且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。
待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”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
数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”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。 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
Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业的AI 应用开发者,让AI 变得触手可及。 与ModelArts的关系 ModelArts
数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框,在弹出的“数据集输入位置”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。 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
编辑应用 对于已经创建的模板应用,您可以修改模板的配置信息以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建的模板应用。 编辑模板配置信息 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。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。
编辑应用 对于已经创建的模板应用,您可以修改模板的配置信息以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建的模板应用。 编辑模板配置信息 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。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。
相是指成分和组织均匀统一的物质部分,金属材料中,一般除了基体相外,还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业,常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流,能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLe
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 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”
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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 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。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流
训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选
删除应用 如果已创建的应用不再使用,您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录ModelArts Pro管理控制台,单击“视觉套件”卡片的“进入套件”。 进入视觉套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“删除”。
如果已创建的应用不再使用,您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录ModelArts Pro管理控制台,单击“文字识别”套件卡片的“进入套件”。 进入文字识别套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下,选择已创建的应用,单击操作列的“删除”。