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模型，自主上传数据训练模型，实现缺陷类型识别功能。 图1 热轧钢板表面缺陷检测工作流流程 表1 热轧钢板表面缺陷检测工作流说明 流程 说明 详细指导 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中。 准备数据 选择数据 在
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。 预置工作流 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和配置参数，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。 零售商品识别工作流
文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。
训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后，支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。
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。 适用场景 智慧园区。 优势
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。
工作流指引可构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区，自动训练并生成文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服
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。 端云协同推理：端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。
HiLens套件 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。 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速
对每个数据的标注结果进行核对和确认。 工作流介绍 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练第二相面积含量测定模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 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。 评估结果包括一些常用
仅“表格”类型数据集支持设置版本格式，支持“CSV”和“CarbonData”两种。 说明： 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时，为了安全考虑，ModelArts会自动加上Tab键，并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。
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，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 提供文本分类项目的通用工作流，仅适用于中文文本的分类场景，支持单标签分类和多标签分类。 多语种文本分类工作流 提供多语
作列的“删除”。在弹出的对话框中确认信息，然后单击“确定”完成删除操作。 删除数据集版本不会删除原始数据，数据及其标注信息仍存在于对应的OBS目录下。但是，执行删除操作后，无法在ModelArts Po管理控制台清晰的管理数据集版本，请谨慎操作。 父主题： 通用文本分类工作流
准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。
练”页面下方显示训练详情。 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
训练详情。 图1 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
页面下方显示查看训练详情。 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
页面下方显示查看训练详情。 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
页面下方显示查看训练详情。 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
页面下方显示查看训练详情。 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。
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