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该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分
（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 最小长度：1 最大长度：5000 X-Language 否 String 语言环境，值为通用的语言描述字符串，比如zh-cn等，默认为zh-cn。 会根据语言环境对应展示一些国际化的信息，比如工单类型名称等。 最小长度：1 最大长度：32
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。
数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项
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。
败。 请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。 lmage不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和服务保持一致。 language 否 String zh：返回标签的语言类型为中文。 en：返回标签的语言类型为英文。 默认值为zh。 threshold
的在同一Topic下设置不同的标签。标签能够有效保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同Topic的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。 Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类，关系如下图。 应用场景 在实际业务中，通
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。
} } ] } 其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_
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。
机会点有哪些分类？ 根据分享主体不同，当前分为2种： PO：伙伴共享机会点给华为（Partner-Originated Opportunity），经过华为云的审核和验证后，进行信息协同、联合销售和联合服务。 HO：华为分享机会点给伙伴（Huawei-Originated Oppo
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
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
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。
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 模板总览 评估 调用指南 编辑应用 删除应用 父主题： 自定义OCR
获取敏感词分类列表 场景描述 取得敏感词分类列表的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sensitiveWordManage/querySensitiveCategoryList，例如域名是service
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
实现高准确率的自动分类。 快速响应：系统能够实时处理新闻内容，快速完成分类，满足新闻时效性的要求。 可扩展性：随着模型的不断训练和优化，系统能够适应不断变化的新闻内容和分类需求。 降低人力成本：减少人工分类的工作量，降低人力成本，提高工作效率。 操作步骤 准备数据集。获取新闻数据集，并上传到OBS。
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。
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
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