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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。
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“查看”。 默认进入“应用总览”页签。 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页签,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。
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“查看”。 进入应用详情页,默认进入“应用开发”页签。 图1 查看应用 单击页面上方的“应用监控”。 进入“应用监控”页面,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。
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。
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“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后,需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,在线评估模板的识别情况,保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并完成框选识别区步骤,详情请见框选识别区。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 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
如果之前的版本还没开发完,会弹出“开发新版本”提示框,单击“确认”,进入新版本的开发页面。 图1 开发新版本 在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 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。
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。
行业套件介绍 HiLens为端云协同AI应用开发平台,提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,帮助用户高效开发多模态AI技能,并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能,无需代码,只需自主上传训
单击框选操作图标,单击待识别文字的左上角,移动鼠标框选识别区,使得矩形框覆盖待识别的文字。 框选识别区应尽量扩大识别区范围,使所框选识别区覆盖字段值可能出现的区域。 在右侧“框选识别区”中填写“框选字段”,选择“字段类型”。 “字段类型”指待识别文字的内容,您可以在默认字段类型中选择,当前可选择的默认字段
训练模型 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“HiL