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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
研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要，ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 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。
Pro使用预置工作流部署服务后，可通过调用API和SDK调用已部署的在线服务。如果调用API失败，可根据返回的错误码及错误信息解决问题，具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件 OCR_API参考 OCR错误码 自然语言处理套件 NLP_API参考
s.4204服务未开通怎么办？ 问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request API error. The
用并单击操作列的“查看”，进入应用详情页，可从“应用资产”和“应用开发”两个页签进入评估模板页面。 在“应用资产”页面，默认进入“分类器列表”页签，单击已有模板操作列的“评估”。进入“评估”页面。 图1 评估应用 在“应用开发”页面，依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框
ratus”（层云）、“cumulonimbus”（积雨云）等分别作为云状的种类。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量，不能有损坏的图片。目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模板列表”页签，选择模板名称，单击操作列的“编辑”。 图2 编辑模板 进入“应用开发”页面，您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参
第二相标注的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
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
ntilation”（通风）、“physical”（实体）等分别作为刹车盘的类别。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
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2。 表2 标注框类型描述 type 形状
大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。
请见新建应用。您可以创建多模板服务，通过多模板训练模板分类模型和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程 表1 创建多模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前，需要上传模板图片，明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。
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
图片进行分类时，标签可以以“snow”（雪）、“rainy”（雨）等作为分类的类别。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能含有空格、制表符及除中划线下划线外的特殊符号。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
新建应用 确认信息后，单击右下角的“确定”。 成功新建应用，进入“应用资产”页面。 步骤3：上传多个模板图片 在“应用资产”页面单击模板列表下方的“创建分类器”。 进入“应用开发>上传模板图片”页面。 图4 创建分类器 输入多模板分类器的“名称”和“描述”。 图5 基本信息 在“
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2 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。 数据集状态
上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件
置的工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 图1 使用预置工作流开发应用 表1 使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 选择文字识别套件 根据您的实际使用需求选择文字识别套件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别套件
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