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VPC对等连接 VPC对等连接 OBS 2.0支持ModelArts Pro ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。同时，支持客户自主进行工作流编排，快速实现应用的
端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台，一键式创建技能，快速部署技能至端侧设备。 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。 使用预置工作流开发应用流程 HiLens套件当前提供了HiLens安全帽检测
步骤3：上传模板图片 步骤4：定义预处理 步骤5：框选参照字段 步骤6：框选识别区 步骤7：评估模板 步骤8：部署模板 准备工作 注册华为帐号，开通华为云，并完成套件申请、访问授权配置等准备工作，详情请见准备工作。 步骤1：准备数据 在本地准备好两张身份证图片，一张用于制作模板，一张用于评估模板。图片要求如下：
ModelArts Pro的文字识别套件提供了多模板工作流，通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所属模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 本章节提供一个票证类型的样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板工作流开发应用的过程。通过上传模板
用两种工作流开发应用的流程相同。 由于通用文本分类工作流和多语种文本分类工作流开发应用的流程相同，因此本章节以通用文本分类工作流为例，介绍如何使用自然语言处理套件中的文本分类工作流开发应用，通过上传训练数据、训练模型，将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务分类文本内容。
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并选择训练数据集，详情请见选择数据。
参数 说明 SKU存储位置（OBS） SKU数据存储至OBS的桶和文件夹。 如果数据上传方式为“选择本地文件”，则自动将本地的SKU数据上传至OBS。 如果数据上传方式为选择OBS文件，即直接选择SKU数据存储在OBS的位置。 单击“SKU存储位置（OBS）”右侧输入框，在“SKU
与其他云服务的关系 ModelArts Pro与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 ModelArts Pro与其他服务的关系 与统一身份认证服务的关系 ModelArts Pro使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实
训练数据上传的方式，当前仅支持把数据上传至OBS，默认为“选择obs文件”。 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
工作流介绍 工作流简介 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 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。
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要
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。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要
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“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
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
视觉套件 视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 视觉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。
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