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准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。
出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类，当前支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。
葡萄牙语，阿拉伯语等语种的文本，支持单标签分类和多标签分类。 通用实体抽取工作流 提供实体抽取项目的通用工作流，适用于知识图谱、文本理解、智能问答等大部分实体抽取场景。 详细介绍请见产品介绍>自然语言处理套件。 使用预置工作流开发应用流程 自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流
准备数据 在使用零售商品识别工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计商品标签 首先需要考虑好商品标签，即希望识别出商品的一种结果。例如识别蛋糕店蛋糕的种类，则可以以“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持上传通用的图像分类数据，构建图像分类模型，快速、准确的对图像进行分类。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 通用图像分类场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。
准备数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签，即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。
准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量
可存储至本地，也可以提前上传至OBS。 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式。 为了保证智能标注效果，建议每个SKU，即每种类别商品的图片大于20张。一次上传文件大小不能超过10M。 后续会把SKU图片保存至OBS，需要提前创建用
工作流简介 在钢铁厂中，钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命，而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要，ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。
构建高精度文本分类预测模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 通用文本分类工作流仅支持中文文本分类，多语种文本分类工作流支持对英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等语种文本进行分类。使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
发布数据集 ModelArts Pro在数据集管理过程中，针对同一个数据源，对不同时间标注后的数据，按版本进行区分，方便后续模型构建和开发过程中，选择对应的数据集版本进行使用。数据标注完成后，您可以将数据集当前状态进行发布，生成一个新的数据集版本。 关于数据集版本 针对刚创建的数
工作流介绍 工作流简介 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
快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动提取合同结构化信息，有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义
测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 上传在线图片 在“应用开发>评估”页面，单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。
准备数据 在使用云状识别工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计云状标签 首先需要考虑好云状标签，即希望识别出云状的一种结果。例如可以以“cumulus”（积云）、“stratus”（层云）、“cumulonimbus”（积雨云）等分别作为云状的种类。
准备数据 在使用刹车盘识别工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计刹车盘标签 首先需要考虑好刹车盘的标签类型，即希望识别出图片中刹车盘的一种结果。例如可以以“ventilation”（通风）、“physical”（实体）等分别作为刹车盘的类别。
准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型，即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时，标签可以以“snow”（雪）、“rainy”（雨）等作为分类的类别。
上传图片后，右侧会显示模板识别结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可对模板作进一步评估，详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片，在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。
预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为
预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为
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