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部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发识别云状类型的专属应用，此应用用于识别云状的类型，进而用于气象预测工作，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
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。 功能介绍 支持自主上传显微成像的，且包含基础相和第二相的图片数据，构建第二相面积含量测定模型，能快速准确反馈测定结果。
选择数据 在使用刹车盘识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于刹车盘识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 刹车盘识别工作流支持将服务一键
选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于零售商品识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台选择
评估模型后，就可以部署服务，开发识别刹车盘类型的专属应用，此应用用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 刹车盘识别工作流
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 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。 图1 进入应用资产 在“模
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 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。 图1 进入应用资产 在“模
刹车盘识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an” 在识别“字段类型”为“城市”的文字时，从“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”中找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。
取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an” 在识别“字段类型”为“城市”的文字时，从“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”中找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。
odelArts Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 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，并已执行到“SKU创建”步骤，详情请见创建SKU。 自动标注数据 在“数据标注”页面，会显示自动标注的进度，如果自动标注完成，标注进度为100%。
调用文字识别套件API，报错ModelArts.4204服务未开通怎么办？ 问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request
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。 如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。
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。
零售商品识别工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 创建SKU 自动标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件
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。
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。
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。
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发通用图像分类的专属应用，此应用用于识别输入图像的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下
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