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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,
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,
流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发刹车盘识别模型,自主上传数据训练模型,实现刹车盘类型识别功能。 图1 刹车盘识别工作流流程 表1 刹车盘识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用刹车盘识别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中。
作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发实体抽取应用,通过训练实体抽取模型,实现从文本中抽取实体的功能。 图1 通用实体抽取流程 表1 通用实体抽取流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用实体抽取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中。
下载评估结果”,可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精确率、召回率、F1值。勾选标签,右侧会显示对应标签数据经过预置模型和增量模型评估后的参数对比柱状图。 详细评估 图3 详细评估 可在右上角筛选标签和置信度范围,查看详细的测试数据。 后续操作
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,
示预测结果。 图3 在线测试 查看历史版本 在“应用监控”页面,您可以查看当前应用所部署的不同版本信息,包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流(%)”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图4 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用AP
详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应用,通过训练其他语种的文本分类预测模型,实现文本分类功能。 图1 多语种文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用多语种文本分类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中。
”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发车牌检测模型,自主上传数据训练模型,实现车牌检测和识别功能。 图1 无监督车牌检测工作流流程 表1 无监督车牌检测工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用无监督车牌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中。
试图片,下侧会显示预测结果。 查看历史版本 在“应用监控”页面,您可以查看当前应用所部署的不同版本信息,包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流(%)”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。 图2 历史版本 查看调用指南 在“应用监控”页面,您可以查看调用应用AP
“整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。 您可以在左侧选择不同的标签,右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面,您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧选择文本
方单击“添加对比版本”,在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 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。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,
热轧钢板表面缺陷检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
别工作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发云状识别模型,自主上传数据训练模型,实现云状类别识别功能。 图1 云状识别工作流流程 表1 云状识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用云状识别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中。
作流”新建应用,详细操作请见新建应用。您可以开发通用图像分类模型,自主上传数据训练模型,实现图像分类功能。 图1 通用图像分类工作流流程 表1 通用图像分类工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用图像分类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中。
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,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标
在“应用开发>定义预处理”页面,您可以“选择预处理逻辑”快速处理图片,也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。 单击预处理区域左上方的操作图标,调整模板图片的大小、方向等。
在“应用开发>定义预处理”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 图1 多模板定义预处理 在右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作,当前仅支持“自动旋转”操作,系统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。 单击预处理区域左上方的操作图标,调整模板图片的大小、方向等。
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
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,右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标