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在应用开发的“数据选择”页面,单击“新建数据集”。 右侧弹出“新建数据集”页面。 按表4填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图6 新建数据集 表4 新建数据集参数说明 参数 说明 推荐填写 数据集名称 待新建的数据集名称。支持输入中英文、数字、下划线及中划线。 本样例填写“test”。 描述 数据集简要描述。
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。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在O
在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面。 根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图2 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 按上传的数据是
训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数,即训练中遍历数据集的次数,参数范围[30,100]。 确认信息后,单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示查看训练详情。
中。 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:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片,且数据集中每个标签要有大于5个样本。
与OBS关系 上传训练数据集 ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 标注数据 ModelArts Pro标注的数据存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。
与OBS关系 上传训练数据集 ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 标注数据 ModelArts Pro标注的数据存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。
在“应用开发>数据选择”页面,单击“新建训练数据集”。 右侧弹出“新建数据集”页面。 按表2填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图2 新建训练数据集 表2 新建训练数据集参数说明 参数 说明 推荐填写 数据集名称 待新建的数据集名称。 本样例填写“data-cake”。 描述 数据集简要描述。 - 数据上传方式
息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。 “删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。
就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 图4 应用资产 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。 “删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。
息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。 “删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。
通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题: 自然语言处理套件
Arts Pro在同一区域,详情请见创建OBS桶。 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 如果您选择的数据集均为已标注数据,可不用创建SKU,直接单击“下一步”,进入“数据标注”步骤,自动标注数据。 新建SKU 当一次性上传一
超市、零售商店等场景下,商品种类更新速度快,商品识别技术会大大提升商品优化和运营效率。 视觉套件提供提供零售商品识别工作流,基于该工作流开发的应用可自动识别商品,自动学习自动训练特性可自助更新商品识别应用,提高零售商品新品上线效率。 已发布北京四区域 零售商品识别工作流 OBS 2.0支持热轧钢板表面缺陷检测工作流
在使用通用文本分类工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据(可选) 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 标注数据 训练模型 选择训练数据后
备用于模型训练的数据,上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,可以选择手动标注数据,也可以选择创建SKU后,自动标注数据。
为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率,建议数据集中标注数据占总数据量的10%,用于测试模型,其余90%无需标注。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。
mbus”(积雨云)等分别作为云状的种类。 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,不能有损坏的图片。目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。
ical”(实体)等分别作为刹车盘的类别。 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:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。
y”(雨)等作为分类的类别。 数据集要求 文件名规范,不能有中文,不能含有空格、制表符及除中划线下划线外的特殊符号。 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。