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SKU后，自动标注数据。 选择数据 创建SKU（可选） 在商品识别场景下，如果上传的数据包含未标注数据，您需要创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据，您可以选择不创建SKU，直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已
由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试，其余90%无需标注。针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 导入数据集 在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。
查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确，第二相区域标注工作量较大，建议基于自动标注的结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当的训练轮次。 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。
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，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
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，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
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，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
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，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
详细评估 “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。
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。
模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，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
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。
详细评估 “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。
详细评估 “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。
署。专属资源池不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 SKU 标准化产品单元，即商品各类单品的图片。 在ModelArts Pro服务中使用视觉套件的零售商品识别工作流时，如果上传的数据含有未标注数据，就需要创建SKU，方便后续对数据进行自动标注。
如果将服务部署至边缘设备，请提前在华为HiLens控制台注册HiLens Kit设备，详细注册方式请前往华为云论坛参与讨论。 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，详情请见新建应用。 准备好数据并上传至OBS，详情请见准备数据。
使用ModelArts Pro管理控制台，需要先注册华为云。如果您已注册华为云，可从主页右上角单击“控制台”，进入管理控制台页面，单击页面左侧的，选择“EI企业智能>ModelArts Pro”。如果未注册，请参见注册帐号。
用于气象预测工作。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 气象智能预测等场景。 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>
支持自主上传多语种文本数据，构建高精度文本分类预测模型，此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语，支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。 提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。
葡萄牙语，阿拉伯语等语种的文本，支持单标签分类和多标签分类。 通用实体抽取工作流 提供实体抽取项目的通用工作流，适用于知识图谱、文本理解、智能问答等大部分实体抽取场景。 详细介绍请见产品介绍>自然语言处理套件。 使用预置工作流开发应用流程 自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流
“在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “边缘服务”：将服务部署至边缘设备。当前边缘服务部署支持的智能边缘设备为Atlas 500。 热轧钢板表面缺陷检测工作流和零售商品识别工作流仅支持“在线部署”，云状识别工作流和刹车盘识别工作流支持“在线部署”和“HiLens部署”。
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