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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”。在列表中单击需标注的文本对象,选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推,不断选中标注对象,并为其添加标签。 图2 文本分类标注 当所有的标注对
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,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 新建数据集参数说明
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,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 新建数据集参数说明
右键单击csv文件,“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”,选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据,为了训练出效果
进入“应用总览”页面。 在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,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 新建数据集参数说明 参数
右键单击csv文件,“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”,选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据,为了训练出效果较
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
右键单击csv文件,“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”,选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 文本数据至少包含2个及以上的标签。每个分类标签需要准备5个及以上数据,为了训练出效果较好
您可以将任意一个版本设置为当前目录,即表示数据集列表中进入的数据集详情,为此版本的数据及标注信息。 针对每一个数据集版本,您可以通过“存储路径”参数,获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集 在ModelArts
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,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。
准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷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。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签,即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。 数据集要求
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 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
已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并框选添加的多个模板的识别区,详情请见框选识别区。 添加已有模板 针对已经发布的模板,您可以添加至当前“多模板分类工作流”中,参与模板分类的模型训练。 在“应用开发>训练分类器”页面,单击“添加已有模板”。 弹出添加已有模板对话框。 勾选模板,确认模板信息后,单击“确定”。
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 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
预训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0
occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡) difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。 confidence:可选字段,标注目标的置信度,取值范围0-1之间。 bndbox:必选字段,标注框的类型,可选值请参见表5。 表5 标注框类型描述 type 形状
预训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0
、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,
、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签,
进行自动旋转、去印章等预处理。 添加已有模板 单击“添加已有模板”,进入“添加已有模板”页签。 单击“添加已有模板”,弹出“添加已有模板”对话框。 对话框中仅显示已发布的模板。 图5 添加已有模板 在对话框中勾选已有模板,单击“确定”。 图6 添加已有模板 父主题: 多模板分类工作流