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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。 批量删除:在“全部标签”区域中,单击操作列的删除图标,在弹出对话
当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。
据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。
SKU后,自动标注数据。 选择数据 创建SKU(可选) 在商品识别场景下,如果上传的数据包含未标注数据,您需要创建SKU,即商品各类单品的图片,方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据,您可以选择不创建SKU,直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已
传训练数据,快速训练高精度算法模型,并且一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高,检测速度快,更新模型简便。
据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。
据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具,支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。
由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试,其余90%无需标注。针对已上传的数据集,您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动标注数据。 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。
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。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。
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。
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。
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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。
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。
检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前
自然语言处理套件 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具,旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型,可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流,覆盖多种场景,支持自主上传训练数据,自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高,识别速度快。
行业套件介绍 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具,旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型,可应用于政府、金融、法律等行业。 预置工作流 自然语言处理套件当前提供了通用文本分类工作流、多语种文本分类工作流和通用实体抽取工作流,提供高精度文本分类预测模型
当前服务提供预置预训练模型“BERT”、“TinyBERT”、“FastText”。本样例使用“FastText”模型。 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