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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选
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
通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
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参数、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 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
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“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、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 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别套件
标注数据 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。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数
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。 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。
在使用通用图像分类工作流开发应用时,您需要选择训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集,也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流支持将服务
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。 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。
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。 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。
传图片区域,上传本地的图片作为测试图片。 “分类模式”:打开“分类模式”开关时,单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后,右侧会显示模板自动分类的结果,包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。关闭“分类模式”开关时,默认评估状态为端到端地对待识别图片自动分类并进行结构化识别。 上传在线图片
型进行评估和考察。 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。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 通用文本分类工作流
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
时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理 根据实际情况,对经过“提取”后的文字进行“后处理”。 您也可以在“应用开发>框选识别区”过程中创建新的字段类型,详情请见创建新字段类型。 父主题: 多模板分类工作流
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。 数据集要求
适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 工作流流程 在“ModelArts Pro>自然语言处理套件”控制台,选择“我的工作流>多语种文本分类工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应用,通过训练其他语种的文本分类预测模型,实现文本分类功能。
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。
待部署的服务名称,单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 资源池 用于服务部署的资源池和资源类型,可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”:提供公共的大规模计算集群,资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”:提供独享的计算资源