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训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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“零售商品识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
方显示查看训练详情。 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“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
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用,您可以删除模板释放资源。 操作步骤 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 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
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用,您可以删除模板释放资源。 操作步骤 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 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
”指模型迭代次数,即训练中遍历数据集的次数,参数范围[30,100]。 确认信息后,单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 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”。
数据集管理 单击页面上方的“版本管理”,进入数据集“版本管理”页面。 在数据集“版本管理”页面,您可以查看数据集演进过程、设置当前版本、删除数据集版本。 查看数据集演进过程 在数据集“版本管理”页面,您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本及其发布时间。 图2 查看数据集版本 设置当前版本
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
由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传的是已标注数据,上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签,可单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”,在“数据标注”页面手动修改标注数据。 如果您上传的是未标注数据,您单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览页单击
签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框,单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后,勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传的是已标注数据,上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签,可单击数据集操作列的“标注”,进入数据集概览
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。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。 后续操作 在“数据选
图2 标注数据 查看标注示例:单击新建训练数据集右侧的“标注示例”,可选择查看标注示例。 进入标注页面:单击数据集操作列的“标注”,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。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,您可以在“标签
示训练详情。 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“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于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
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率等,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“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
示训练详情。 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“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于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
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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“刹车盘识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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“无监督车牌检测工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。
部署成功后,页面显示“服务部署成功”,您可以单击“查看应用监控”,进入“应用监控”页面,监控应用的相关信息,详情请见监控应用。 如果服务部署至边缘设备,请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型,“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时,技能自动部署至端侧设备,
部署成功后,页面显示“服务部署成功”,您可以单击“查看应用监控”,进入“应用监控”页面,监控应用的相关信息,详情请见监控应用。 如果服务部署至边缘设备,请前往华为HiLens控制台的“技能开发>模型管理”页面查看部署的模型,“技能开发>技能管理”页面查看部署的技能。同时,技能自动部署至端侧设备,
由于模型训练过程需要有标签的数据,针对已上传的数据集,手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”,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。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后,针对已标注的数据,在“标签解析”中查看标签样本的统计数据,横轴为“标签”,纵轴为标签对应的有效“样本数”。
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 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”