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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。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率,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。
申请行业套件 目前ModelArts Pro已开通自然语言处理套件、视觉套件、文字识别套件、HiLens套件,其中文字识别套件和自然语言处理套件已商用,可直接进入套件使用,视觉套件和HiLens处于公测阶段,首次使用套件需要申请套件开通公测权限。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用,此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。
智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部署方式:支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。 自定义工作流编排:结合行业知识,编排AI应用开发流程。
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。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。
当前ModelArts Pro开放了文字识别套件、自然语言处理套件、视觉套件、HiLens套件,详细介绍请见产品介绍。用户基于自身行业、场景的需求,快速自定制需求,选择合适的套件以及工作流,然后根据工作流指引进行应用开发。
设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签,即希望识别出文本的一种结果。
功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据,构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高,识别速度快;更新模型简便。
设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签,即希望识别出文本的一种结果。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发第二相面积含量测定的专属应用,此应用用于测定第二相面积含量,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“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并评估模型,详情请见部署服务。
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。
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。
针对已标注数据,通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示,其中“snow”和“rainy”分别为标签名。
评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于识别图像的类别,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题: 通用图像分类工作流
应用开发套件 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件
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。 进入应用开发页面 方式一:首次进入 基于预置工作流新建应用后,直接进入“应用开发”v1版本页面。
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。
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。
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。