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新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图1 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。
新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。
<r>50<r> 上传数据至OBS 使用ModelArts Pro进行应用开发时,您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需要获取访问OBS权限,在未进行委托授权之前,无法使用此功能。您需要提前获得OBS授权,详情请见配置访问权限。 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts
标注数据 针对已经选择的数据,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,详情请见标注数据。 自动标注数据 在“数据标注”页面
新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。
场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example
不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 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,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100,用于测试的已标注数据应不少于20张,样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率,建议数据集中标注数据占总数
为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example
为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example
基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
自动标注数据 针对已经选择的数据和SKU,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 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,并已执行到“SKU创建”步骤,详情请见创建SKU。
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域,详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL
管理数据集版本 数据标注完成后,您可以发布成多个版本对数据集进行管理。针对已发布生产的数据集版本,您可以通过查看数据集演进过程、设置当前版本、删除版本等操作,对数据集进行管理。数据集版本的相关说明,请参见关于数据集版本。 发布为新版本的说明,请参见发布数据集。 进入数据集版本管理页面
建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并已执行完“数据标注”步骤,详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”
详细指导 准备数据 在使用第二相面积含量测定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中。 准备数据 选择数据 在使用第二相面积含量测定工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据 针对已经选择
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练文本分类模型。 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,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预训
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。