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部署服务 评估模板应用后,就可以部署模板应用至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完
自动标注数据 针对已经选择的数据和SKU,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 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,并已执行到“SKU创建”步骤,详情请见创建SKU。
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。 父主题: 通用实体抽取工作流
第二相面积含量测定工作流标注数据时必须使用多边形标注框标注数据。 后续操作 单击右下角的“下一步”,进入应用开发的“模型训练”步骤,详细操作指引请参见标注数据。 父主题: 第二相面积含量测定工作流
│ IMG_20180919_114945.jpg 如果导入位置为OBS,用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745
选择数据 在使用多语种文本分类工作流开发应用时,您需要选择训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集,也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“
“公共资源池”:提供公共的大规模计算集群,资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 如果资源池选择“公共资源池”,支持选择计算规格“CPU:2
资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”:提供独享的计算资源,不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 计算节点规格 请根据界面提示选择需要使用的规格。 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
delArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练商品识别模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 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。
您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练图像分类模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 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。
定义预处理 使用通用单模板工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。
定义预处理 使用多模板分类工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。
SKU数据输出的默认OBS存储位置。 后续操作 在“SKU创建”页面创建完SKU后,单击右下角的“下一步”,进入应用开发的“数据标注”步骤,详细操作指引请参见自动标注数据。 父主题: 零售商品识别工作流
得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、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 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在
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。 父主题: 第二相面积含量测定工作流
当识别图片的场景比较单一时,即只有一种模板,且参照字段不容易与其他文字混淆时,可以使用自动参照字段来简化模板制作过程,否则建议手动框选,详细步骤请参见操作步骤。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并对上传的模板图片进行预处理,详情请见定义预处理。 操作步骤
进入评估应用步骤。 创建新字段类型 如果鼠标框选识别区后,在“框选识别区”选择字段类型时,“默认字段类型”不能满足您的业务需求,您可以创建新的字段类型。 在“应用开发>框选识别区”页面单击框选操作图标,单击待识别文字的左上角,移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中,单击“创建新字段类型”。
入训练分类器步骤。 创建新字段类型 如果鼠标框选识别区后,在“框选识别区”选择字段类型时,“默认字段类型”不能满足您的业务需求,您可以创建新的字段类型。 在“应用开发>框选识别区”页面单击框选操作图标,单击待识别文字的左上角,移动鼠标框选识别区。 在右侧“框选识别区”中的“字段类型”下拉框中,单击“创建新字段类型”。
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。 整体评估 在“
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分类标签,可以设计为“positive”和“negative”两类标签,也可以