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面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高,检测速度快,更新模型简便。 端云协同推理:端侧设备可协同云侧在线更新模型,快速提升端侧精度。 对接华为
当前HiLens套件提供HiLens安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。
设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。 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。
Pro控制台开发应用时,会占用OBS资源,需要收取一定费用,收费规则请参见对象存储服务OBS。 如果您的帐号是IAM帐号,在新建应用前,请先使用管理员帐号为IAM用户授予文字识别服务(Optical Character Recognition,简称OCR)操作权限权,详细操作请见给IAM用户授权。 操作步骤 在ModelArts
“删除”:单击“删除”,弹出“删除数据集”对话框,单击“确认”,即可删除当前数据集。 查看应用监控 如果应用的部署方式是在线部署,您可以在“应用详情”页的“应用监控”页签下查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”,详情请见监控应用。 父主题: 视觉套件
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
支持单标签分类和多标签分类。 多语种文本分类工作流 提供多语种文本分类项目的通用工作流,支持包括英语,法语,德语,西班牙语,葡萄牙语,阿拉伯语等语种的文本,支持单标签分类和多标签分类。 通用实体抽取工作流 提供实体抽取项目的通用工作流,适用于知识图谱、文本理解、智能问答等大部分实体抽取场景。
设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。 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”,进入应用监控页面查看监控信息,详情请见监控应用。
要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 界面上选择计算规格。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间,在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止,同时在线服务也停止计费。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果
在使用通用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服务中。 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。例如分类用户对商品的评论,则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的
配额说明 本服务在使用数据集、在线服务、训练任务资源时涉及配额限制。 其配额查看及修改请参见关于配额。
由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试,其余90%无需标注。针对已上传的数据集,您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”,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。 导入数据集 在“数据选择”页面,单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。
视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。
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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。 后续操作 更新版本后,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版
进入“应用监控”页面,您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。 监控基本信息 在“应用监控”页面,您可以查看应用的基本信息,针对不准确的信息,您可以单击“修改”,在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图2 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面,您可以针
在文本列表中,单击文本,当文本背景变为蓝色时,表示已选择。当文本有多个标签时,可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在数据集详情页,单击“已标注”页签,在图片列表右侧,显示全部标签的信息。 批量修改:在“全部标签”区域中,单击操作列的编辑图标,然后在文本框中修改标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成修改。