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中。 单击“SKU单品图”右侧的“上传图片”，在本地选择图片，可选择多个图片。 说明： 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式，选择单品文件夹或者父文件夹，平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。 一次上传文件大小不能超过10M。
应用，此应用用于识别自己所上传的商品图片，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 操作步骤 在“服务部署”页面
模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务识别出图片中的所有蛋糕以及图片中每个蛋糕的类别，也可以直接调用API和SDK识别。 首先，请仔细阅读罗列的要求，提前完成准备工作。使用零售商品识别工作流开发应用的步骤如下所示： 步骤1：准备数据 步骤2：新建应用 步骤3：选择数据
准备数据 在使用无监督车牌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服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 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
准备数据 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。
当前ModelArts Pro开放的预置套件有文字识别套件、自然语言处理套件和视觉套件。 应用场景 特定行业下希望解决特定问题的场景。 文字识别套件 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。
19_114745.xml”。 热轧钢板表面缺陷检测工作流标注时标注框包含缺陷即可，因此建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明
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。
“详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，请单
“详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，请单
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。
无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程 在“ModelArts Pro>视觉套件”控制台选择“我的工作流>零售商品识别工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以在零售场景下开发商品识别模型，自主上传数据训练模型，实现商品识别功能，提高商品新品上线效率，提升消费者体验。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，请单
云状识别工作流 工作流介绍 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
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。
目前ModelArts Pro开放了文字识别套件、自然语言处理套件、视觉套件和HiLens套件，其中，文字识别套件、自然语言处理套件和视觉套件已商用，HiLens条件处于公测阶段。各个套件的计费项和计费模式如下： 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 文字识别套件 计费项 按API调用次数按需计费。
目前ModelArts Pro开放了文字识别套件、自然语言处理套件、视觉套件和HiLens套件，其中，文字识别套件、自然语言处理套件和视觉套件已商用，HiLens条件处于公测阶段。各个套件的计费项和计费模式如下： 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 文字识别套件 计费项 按API调用次数按需计费。
准备数据 在使用安全帽检测技能模板开发技能之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 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。
应用用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 操作步骤 在“服务部
选择数据 在使用云状识别工作流开发应用时，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云状识别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 导入数据集 前提条件 云状识别工作流支持将服务一键部
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