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工作流流程 在“工业视觉平台”控制台页面选择“工业AI开发>工业AI开发工作流”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。
为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
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。
与ModelArts的关系 ModelArts Pro底层依托一站式AI 开发管理平台ModelArts 提供的领先算法技术，保证AI 应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。ModelArts的更多信息请参见AI开发平台Modelarts。
框选识别区 训练分类器 多模板分类工作流可以通过追加训练分类器，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。
上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张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。例如上传某一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同格式发票上的关键字段。
与ModelArts的关系 ModelArts Pro底层依托一站式AI 开发管理平台ModelArts 提供的领先算法技术，保证AI 应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。
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。
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 汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。
视觉套件部分预置工作流部署服务至边缘设备，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理，华为HiLens服务价格详情请见计费说明。 表3 视觉套件涉及ModelArts收费功能 功能 与ModelArts关系 训练模型 训练模型使用ModelArts计算资源。
视觉套件部分预置工作流部署服务至边缘设备，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理，华为HiLens服务价格详情请见计费说明。 表3 视觉套件涉及ModelArts收费功能 功能 与ModelArts关系 训练模型 训练模型使用ModelArts计算资源。
ModelArts Pro致力于解决通用API局限性、AI算法开发门槛高等难题，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务，底层依托ModelArts平台。 图1 功能架构
行业套件介绍 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。
说明： 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式，选择单品文件夹或者父文件夹，平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。 一次上传文件大小不能超过10M。 SKU存储位置（OBS） SKU数据输出的默认OBS存储位置。
标注数据 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，用于训练文本分类模型。 训练模型 评估模型 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。
准备数据 选择数据 在使用多语种工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 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，用于训练文本分类模型。
准备数据 选择数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用时，您需要新建或导入数据集，后续训练模型操作是基于您选择的数据集。 选择数据 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，用于训练实体抽取模型。
直接部署 在“应用开发>服务部署”页面，工作流会根据训练的模型自动创建技能，您可以一键安装技能至HiLens Kit设备上。 技能名称：工作流自动创建技能后，生成默认技能名称。
为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多，尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。
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