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片中都要包含参照字段，且位置必须固定。 套件提供了自动搜索参照字段和手动框选参照字段这两种模式。 自动搜索参照字段：未手动框选任何参照字段的情况下，默认激活自动搜索参照字段模式。 手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的场景比较单一时，即只有
片中都要包含参照字段，且位置必须固定。 套件提供了自动搜索参照字段和手动框选参照字段这两种模式。 自动搜索参照字段：未手动框选任何参照字段的情况下，默认激活自动搜索参照字段模式。 手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的场景比较单一时，即只有
在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧选择文本，右侧显示模型预测的实体抽取结果和正确的抽取结果，您可以判断当前模型抽取的实体是否正确。 图2 详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经过“整体评估”和“详细评估”后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单
测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“
测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”，下方会显示正确标签为“1”的样本中，预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“
手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 positive 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面秒杀 positive 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 negative 算是给自己的父亲节礼物吧物流很快下单不到24小时就到货了耳机更赞有些低音炮的感觉入耳很紧不会掉棒棒哒
对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求，各个套件的数据集要求如下： 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后，将数据集上传至OBS桶。 上传数据至OBS 文字识别套件 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流，开发应用时
在“数据选择”页面，新建数据集后，单击操作列的“标注”，进入数据概览页，单击右上角的“开始标注”，进入“数据标注”页面。 图1 数据标注 标注文本 数据集详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的文本，默认显示“未标注”的文本列表。 在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单
应用部署到边缘设备后，需要启动应用才能使应用在设备上运行。 在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”，“应用运行状态”为“停止”的设备，单击“操作”列的“启用”。 待启用应用成功，页面右上角显示“启动成功”，同时“应用运行状态”更新为“运行中”。 停止应用 在“设备管理”页面选择“设备状态”为“在线”
比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开启。启用后，会将此数据集的难例属性等信息写入对应的Manifest文件中。 图2 发布数据集 版本发布后，
HiLens套件（使用HiLens安全帽检测技能开发可训练技能） ModelArts Pro的HiLens套件提供了安全帽检测技能，通过工作流指引支持自主上传数据集，零代码构建安全帽检测技能，并一键下发到端侧设备HiLens Kit；针对难例数据，可快速迭代更新技能，提升精度。
”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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。
”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。
”，包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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。
depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。 occlu
depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。 occlu
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