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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。 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。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商
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。 训练数据集 本样例训练数据集使用未标注数据。 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,数据集尽量覆盖所有商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签需要
高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部署方式:支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。