分類
云邊協(xié)同評價指標體系
云邊協(xié)同評價指標體系包括：預測值、目標、分布和精度。這是通過訓練得到的預測值(也就是說，有些分類器，我們需要預測這個對象)，并且對所有樣本進行求平均，這是傳統(tǒng)方法。在訓練 數(shù)據(jù)集 上的問題主要包括：1、評估器：收集器，收集器，隨機森林，目標，然后預測器。2、評估器：根據(jù)樣本數(shù)目來創(chuàng)建樣本，包括樣本的分布。3、關(guān)注樣本：對于評價函數(shù)，我們要計算出其測量樣本數(shù)量，并評估其影響率。我們要根據(jù)樣本的分布和大小來劃分樣本數(shù)目，然后選擇合適的分布。如果我們找分布，我們在多個可用的樣本集上訓練了模型，我們也可以選擇不平衡的那些樣本，這樣會導致訓練集不會出現(xiàn)過擬合的情況。比如，根據(jù)訓練集中的樣本數(shù)量進行劃分，在樣本數(shù)目的上會小于模型最大值。3、動態(tài)設(shè)置我們可以不平衡的那些資源，但是訓練出的批量，會使訓練的輸出是不平衡的。在我們，我們引入了動態(tài)的機制來減少，從而選擇位，同時使用數(shù)據(jù)的方式控制策略。這種方法可以減少半監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)(例如同數(shù)據(jù)集不同版本的樣本)，從而使訓練非常小的數(shù)據(jù)提升到更低成本。同時，我們在模型泛化性能方面也做了一些改進。我們在自動駕駛領(lǐng)域，通過增加自動駕駛技術(shù)，將視頻信號上的空間結(jié)構(gòu)編碼和編碼技術(shù)納入訓練算法中，提高視頻捕獲信號。我們還能用更低的數(shù)據(jù)增強算法來提高模型的揀貨的效率。
照片相似度對比在線測試
照片相似度對比在線測試，準確度高。不同標簽之間沒有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)特征，或者數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集。位置標識符：字符串，在提取內(nèi)容時會檢查標簽值與標簽匹配的匹配關(guān)系。需識別標簽數(shù)據(jù)是否支持：>目標框的占位比例。目標框?qū)?yīng)圖像尺寸：輸入圖像的亮度。預測框的置信度：輸入圖像所在位置。目標框的寬度，與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。訓練集的數(shù)據(jù)集實例數(shù)量(個數(shù))。數(shù)據(jù)類型：目標框的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)總數(shù)。如果是多個數(shù)據(jù)集，那么，為了盡量保證每個分類正確，為了提高模型的泛化能力，需要盡量減少測試的樣本。一次驗證時，所有圖片會加入一些隨機緩存。等待訓練結(jié)束后，查看模型訓練服務(wù)是否有訓練數(shù)據(jù)。單擊界面右上角的圖標，選擇“數(shù)據(jù)處理選擇”，界面新增“隨機翻轉(zhuǎn)”內(nèi)容。從下拉框中選擇“批處理”，即4類任務(wù)中的2個變量值。從下拉框中選擇當前數(shù)據(jù)操作流的名字。如果存在多個數(shù)據(jù)操作流，可重命名操作流變量名來區(qū)分，避免沖突。單擊圖標，運行“換行符”代碼框內(nèi)容。單擊界面右上角的圖標，選擇“數(shù)據(jù)處理歸一化”，界面新增“歸一化”內(nèi)容。特征列的篩選方式，有如下兩種：列篩選方式為“列選擇”時展示，如果多列特征數(shù)據(jù)均需要歸一化到同一數(shù)據(jù)區(qū)間，可單擊“”同時選中多列特征名稱。默認為空，則直接在原特征列上面做歸一化處理。
圖片識別古文字
圖片識別古文字，并對其中的一些語義進行識別，同時也能識別出語義，也有助于識別其中的語義信息。本章節(jié)提供了如下示例的示例代碼，您可以基于“文本分類”中的 文字識別 ，識別出置信度，并能夠準確預測，有助于降低誤檢，提升識別精度。案例介紹在自動學習過程中，您可以添加您自己的模型進行模型的構(gòu)建。創(chuàng)建訓練集和評估部署模型過程中，您需要在您的數(shù)據(jù)集上做一些工作。如果您希望選擇在訓練代碼時，可以在數(shù)據(jù)集中修改數(shù)據(jù)，詳情請見訓練數(shù)據(jù)?！坝柧殔?shù)設(shè)置”您可以選擇“訓練輸出位置”，即您可以在此處訓練輸入位置進行選擇?！坝柧気敵鑫恢谩保哼x擇OBS路徑存儲訓練輸出位置?！坝柧気敵鑫恢谩保涸谝延械腛BS桶中，創(chuàng)建OBS桶和文件夾，用于存儲訓練輸出的模型?！坝柧気敵鑫恢谩保涸谝延械腛BS桶中，創(chuàng)建訓練輸出模型和日志輸出的目錄。“標簽”：在已有的OBS桶中，創(chuàng)建訓練輸出模型和日志輸出路徑。“標簽”：在“標簽名”右側(cè)單擊選擇標簽顏色。由于已經(jīng)注冊華為云帳號，建議直接使用模型部署服務(wù)模型。請注意不要將模型部署至ModelArts中。登錄ModelArts管理控制臺，在左側(cè)導航欄中選擇“自動學習”，進入“自動學習”頁面。在您選擇自動學習項目頁面，單擊“預測”頁簽，查看自動學習項目的AI項目是否訓練成功。由于預測分析工作流已完成，因此建議刪除以上數(shù)據(jù)。在“應(yīng)用開發(fā)>評估”頁面，您可以單擊當前帳號下不同的AI應(yīng)用，進入“AI應(yīng)用”頁面。單擊當前帳號下，切換至新版“華北-北京四”區(qū)域。
深度學習流程圖
深度學習流程圖，通常稱為GPT-3D模型的應(yīng)用圖，并且能夠從數(shù)據(jù)中識別出每個像素點的預測結(jié)果，以預測用戶輸入的正確率。該模型利用深度學習方法，并通過大量的機器學習模型進行分類。因此將深度學習的應(yīng)用圖譜中的最近鄰、局部、局部、局部。模型由大量的不同樣本輸入組成，通過一個給定的訓練數(shù)據(jù)，得到每個樣本的預測結(jié)果。對于大多數(shù)的數(shù)據(jù)集，為了訓練模型，我們就開始訓練一個模型。這對于大部分的模型，有些情況需要大量的訓練數(shù)據(jù)。因此，訓練方法中，為了避免人工輸入的問題，模型需要在訓練數(shù)據(jù)中，進行大量未標注的樣本。因此，我們通過訓練集對待標注樣本的初始狀態(tài)進行標注，得到一個效果較好的模型。為了避免由于對其他早期標注樣本的標注結(jié)果誤失，GPT模型的訓練數(shù)據(jù)的過程被設(shè)計得很好。如何訓練一個模型，讓數(shù)據(jù)標注的時間從很大程度上避免了標注噪音，標注時間從50天降低至90天。一般來說，不建議全量的標注精度高，即每個類別的樣本數(shù)目應(yīng)大于90。每類標簽經(jīng)過多次標注后，每類標簽只需至少15個樣本。針對未標注數(shù)據(jù)，僅支持如下2種數(shù)據(jù)。另外，對于任意一個樣本內(nèi)，如果只有一種類標簽，則無法創(chuàng)建新的標簽。開始標注登錄ModelArts管理控制臺，在左側(cè)菜單欄中選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)標注”，進入“數(shù)據(jù)標注”管理頁面。
如何從華為云上面導出照片
如何從華為云上面導出照片？如何將華為云深度學習服務(wù)。圖像分類服務(wù)支持圖片數(shù)據(jù)集，暫不支持導出。圖像分類支持導入的索引庫中，您可以按照文本編輯器的“本地索引”，導出文件。mask_text_file：可以選擇本地索引，也可以選擇“.索引”，將本地索引中的所有文件都存放在OBS桶中。但是，為了保證模型的準確性，建議使用OBS控制臺上傳的數(shù)據(jù)。單擊左上角的“服務(wù)列表”，選擇“圖像分類”，進入圖像分類項目，在左側(cè)導航欄單擊“全部”。單擊“添加標簽”，彈出“添加標簽”對話框。根據(jù)需要，輸入“標簽鍵”和“標簽值”。上傳圖片數(shù)據(jù)至OBS的存儲位置。單擊“確定”，開始標注數(shù)據(jù)。上傳的圖片將存儲在OBS桶中的圖片數(shù)據(jù)。如果您的OBS桶已經(jīng)存放至OBS桶中，則可以從 對象存儲服務(wù) 中刪除。詳細操作請參見上傳文件。單擊右下角的“下一步”，進入“導入數(shù)據(jù)”頁面。待導入文件的大小不能超過8MB。選擇數(shù)據(jù)大小不能超過8MB，建議使用數(shù)據(jù)類型為“文本”，OBS上傳文件的總大小不能超過8MB。單擊“確定”，開始執(zhí)行數(shù)據(jù)導入。單擊“下一步”，進入“導入數(shù)據(jù)”頁面，根據(jù)數(shù)據(jù)量不同分為多種類型，導入和創(chuàng)建方法類似。選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)類型詳細請參見界面提示。單擊“確定”，導入數(shù)據(jù)成功。
waf控制臺怎么設(shè)置
waf控制臺怎么設(shè)置企業(yè)項目。分頁中，分頁顯示方式為：點擊頁面右上角，進行設(shè)置。按照模板內(nèi)容進行分組，在“預置內(nèi)容”配置項彈窗，填寫相關(guān)參數(shù)。例如：default項目：無需創(chuàng)建，可以直接選擇?！爱a(chǎn)品”：直接選擇“設(shè)備”。自定義：可以自行輸入，也可以直接輸入。詳細設(shè)置包括定義和轉(zhuǎn)換模板。選擇“行業(yè)”：默認為行業(yè)，也可以自行選擇行業(yè)。自定義模板當“H5”所在區(qū)域創(chuàng)建時，“行業(yè)”需要選擇行業(yè)。單擊“確定”，進入行業(yè)模板編輯頁面。若想通過模板創(chuàng)建，則需要為模板添加對應(yīng)的行業(yè)。將鼠標放在“行業(yè)”上，單擊“創(chuàng)建行業(yè)模板”，進入模板編輯頁面。輸入模板名稱，選擇行業(yè)、應(yīng)用的行業(yè)和場景后，單擊“創(chuàng)建”?！皹撕灐庇糜跇俗R該分類下的所有分類。啟用：全局可用的場景。啟用后，顯示設(shè)置的樣式。圖片支持上傳圖片、視頻、文檔和壓縮文件，上傳后可供用戶快速將圖片轉(zhuǎn)換成圖片。單擊“創(chuàng)建”，進入創(chuàng)建應(yīng)用頁面。名稱：自定義模板名稱。應(yīng)用名稱：輸入步驟一中設(shè)置的名稱。本示例設(shè)置為“基于模板”。選擇模板：自定義模板。選擇“體驗新版體驗新版體驗管理控制臺”，左側(cè)導航欄選擇“運營對象”。在左側(cè)導航欄選擇“應(yīng)用管理”，進入應(yīng)用列表頁面。單擊上方圖標，選擇“數(shù)據(jù)處理單擊“創(chuàng)建”，進入數(shù)據(jù)處理頁面。輸入應(yīng)用名稱，選擇環(huán)境。在數(shù)據(jù)處理頁面選擇兩個區(qū)域。
豎版日文圖片文字識別
豎版日文 圖片文字識別 提取工作流目前支持中文、英文、西班牙語、葡萄牙語、阿拉伯語等，每張圖片大小不超過5MB，且單次上傳的圖片總大小不超過5MB。適用于已經(jīng)有熟知的中文圖片數(shù)據(jù)。提供在線圖片分類項目的應(yīng)用，支持從您的業(yè)務(wù)角度對分類進行分類管理。適用于公司內(nèi)部業(yè)務(wù)管理、外部應(yīng)用以及IOT設(shè)備/公共服務(wù)等。本手冊的所有操作均是為了給您介紹如何使用OCR完成 OCR文字識別 的功能，文字識別有3種方式。本文檔提供了Java語言參考，您可以參考JavaSDK使用OCR完成JavaSDK使用。本文檔提供了如何使用OCR完成代碼開發(fā)，視頻指導請參見JavaSDK使用OCR完成。在頂部導航欄，選擇“所有服務(wù)>存儲> 對象存儲 服務(wù)”。在左側(cè)導航欄，選擇“ 通用文字識別 ”。單擊“創(chuàng)建項目”，創(chuàng)建一個OBS桶。具體操作請參見OBS創(chuàng)建桶。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇“區(qū)域”、“存儲類別”和“流量包”。上傳對象操作指導請參見上傳文件。本例使用OCR識別上傳的單張圖片，默認分別為放大、直至“保存”。在“資源包類型”右側(cè)單擊，進入資源包清單頁面，或在頁面右上角單擊“下載”，即可完成下載操作。在“資源包類型”右側(cè)單擊，進入“資源包類型”頁面，將鼠標放到右側(cè)列表中可以查看“使用詳情”和“使用詳情”。
華為數(shù)據(jù)標注
華為數(shù)據(jù)標注分為“物體檢測”和“圖像分割”?！皥D像分割”：手工方式選擇標注對象?！拔矬w檢測”：單擊“啟動任務(wù)”，啟動智能標注任務(wù)?！爸鲃訉W習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習、難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，您需要選擇以下參數(shù)?！翱焖傩汀保簝H使用已標注的樣本進行訓練?！熬珳市汀保簳~外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高?！邦A標注”表示選擇用戶AI應(yīng)用管理里面的AI應(yīng)用，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結(jié)束后，如果標注結(jié)果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結(jié)果。選擇模型及版本“我的AI應(yīng)用”。您可以根據(jù)實際需求選擇您的AI應(yīng)用。您需要在目標AI應(yīng)用的左側(cè)單擊下拉三角標，選擇合適的版本。您的AI應(yīng)用導入?yún)⒁妱?chuàng)建AI應(yīng)用。您可以根據(jù)實際需求選擇AIGallery中已訂閱的AI應(yīng)用。查找AI應(yīng)用參見我的訂閱模型。計算節(jié)點規(guī)格在下拉框中，您可以選擇目前ModelArts支持的節(jié)點規(guī)格選項。您可以根據(jù)您的實際情況選擇，最大為5。針對“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集，選擇“主動學習”時，只支持識別和標注矩形框。
人工智能深度學習ppt
人工智能深度學習ppt。不給輸入、獲取的深度學習算法。僅用于文本預測、智能推薦和數(shù)據(jù)，目前只支持英文、數(shù)字、-中文和英文。已經(jīng)創(chuàng)建用于待分析的文本。根據(jù)實際情況修改自定義的文本語料。已使用圖像分類，已使用標注的文本。您可以重新創(chuàng)建一個文本數(shù)據(jù)集，并將其標注為用戶在數(shù)據(jù)集中進行評估和預處理。單擊頁面上方“服務(wù)授權(quán)”，打開Flink服務(wù)授權(quán)頁面，根據(jù)提示信息，選擇“未授權(quán)”。單擊“立即授權(quán)”，完成授權(quán)。服務(wù)授權(quán)時，需要等待15分鐘后，才能使得待分析文本的內(nèi)容生效。用戶已完成文本分類的模型訓練?？赏ㄟ^文本分類、命名實體識別等語言，智能分類服務(wù)，識別用戶所需文本的正文、段落等。針對已創(chuàng)建的文本數(shù)據(jù)，可創(chuàng)建為文本三元組，并對其中的子詞典進行標注。在“未標注”頁簽單擊“+新建分類器”，創(chuàng)建文本分類器。“應(yīng)用場景”選擇“未標注”時，您需要選擇訓練數(shù)據(jù)集。新建應(yīng)用時，選擇訓練數(shù)據(jù)集存儲至OBS中。訓練數(shù)據(jù)存儲至OBS的位置。單擊“數(shù)據(jù)集輸入位置”右側(cè)輸入框，在彈出的“數(shù)據(jù)集輸入位置”對話框中，選擇“OBS桶”和“文件夾”，然后單擊“確定”。待新建的文本數(shù)據(jù)集存儲至OBS的位置。單擊“數(shù)據(jù)集輸出位置”右側(cè)的“修改”，在彈出的“數(shù)據(jù)集輸出位置”對話框中，選擇“OBS桶”和“文件夾”，然后單擊“確定”?！皵?shù)據(jù)集輸出位置”建議選擇一個空目錄。添加標簽集設(shè)置標簽名稱：在標簽名稱文本框中，輸入標簽名稱。
ai識別圖片的模型訓練
ai識別圖片的模型訓練場景，精確度的增加和更加清晰的效果。圖像分類：對圖像中的分類，分類框采用物體的分割、位移、對齊方式，極大地提高物體分類精度。ImageNet無監(jiān)督車牌檢測工作流：對圖像中的車牌進行分類。銀行卡識別工作流：對圖像中的車牌進行檢測和分類。銀行卡識別工作流：對圖像中的人員統(tǒng)計信息的處理，識別出其中之一。銀行卡識別工作流：對圖像中的銀行卡任意角度的文本，可以框選豎車、白色背景、黑色背景、黑色背景。旋轉(zhuǎn)：旋轉(zhuǎn)后圖片會按照旋轉(zhuǎn)的方向進行旋轉(zhuǎn)，支持將圖像中的圖像內(nèi)容轉(zhuǎn)換成支持JPEG。物體檢測：對圖像中的物體輪廓進行分割，在圖片上進行分割后，可以框交成其他未標注的圖片。公測物體檢測文本分類文本三元組2020年01月序號功能名稱功能描述階段相關(guān)文檔1上線圖像分割任務(wù)創(chuàng)建上線圖像分割作業(yè)：對數(shù)據(jù)進行標注。公測圖像分割2020年01月序號功能名稱功能描述階段相關(guān)文檔1上線導入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和Manifest文件格式，也可通過其他方式導入數(shù)據(jù)集。公測導入數(shù)據(jù)圖像分類2上線圖像分割：識別出圖片中每個物體的輪廓。公測導入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和圖像分割類型的數(shù)據(jù)集3上線圖像分割：識別出圖片中每個物體的輪廓。公測導入數(shù)據(jù)導入4上線導入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和manifest文件格式導入圖像分割圖像分割音頻聲音分類工作流中物體檢測的數(shù)據(jù)集支持多個物體的標注。數(shù)據(jù)集發(fā)布時啟動特征分析任務(wù)基于Manifest文件和圖像分割的數(shù)據(jù)集支持不同類型的數(shù)據(jù)集，ModelArts支持如下類型的數(shù)據(jù)集。圖像分割：對導入的數(shù)據(jù)集，按照分割物體檢測的方式選擇不同類型的數(shù)據(jù)集。Manifest文件導入圖像分割：識別出圖片中每個物體的輪廓。文本分類：對文本的內(nèi)容按照標簽進行分類處理。
在線圖片識別日文文字
在線圖片識別日文文字識別是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進行檢測識別成可編輯的文本，以JSON格式返回識別結(jié)果。前提條件已開通身份證識別。操作步驟在使用之前，需要您完成服務(wù)申請和認證鑒權(quán)，具體操作流程請參見開通服務(wù)和認證鑒權(quán)章節(jié)。用戶首次使用需要先申請開通。服務(wù)只需要開通一次即可，后面使用時無需再次申請。如未開通服務(wù)，調(diào)用服務(wù)時會提示ModelArts.4204報錯，請在調(diào)用服務(wù)前先進入控制臺開通服務(wù)，并注意開通服務(wù)區(qū)域與調(diào)用服務(wù)的區(qū)域保持一致。獲取方法，請參見獲取項目ID。文本編碼要求為utf-8，僅支持中文。限定4096個字符以內(nèi)，建議文本長度300個字符以內(nèi)。type是String文本分類的類型，目前支持中文(zh)和英文(en)，默認為中文(en)。length否Integer待分析文本，僅支持中文(zh)，默認為中文。entity是String該參數(shù)在CREATEDATEDOW分析器中的一種行為，在這種行為相關(guān)的概念方面不一定用于。wordstr_type否String文本與標簽之間的關(guān)系。wordstr_type否String該參數(shù)在CREATEDOW分析器中的一種行為，這種行為類似于輸入文本的符號，其中之一之間的優(yōu)先級非常高。LOWERTCRNAL：在輸入框中輸入文本或修飾詞，創(chuàng)建自詞庫時將使用該字段，字符串首尾為對應(yīng)的排序規(guī)則。user_name否String用戶數(shù)據(jù)中含有特征名的用戶特征名，其中包含特征名，值為特征名。用戶行為中包含特征名的字段會用于''，'。
python腳本識別圖片中的文字
python腳本識別圖片中的文字內(nèi)容，并將識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果以JSON格式返回給用戶。在“模型訓練”頁面，單擊訓練作業(yè)名稱，進入詳情頁。預測代碼框會展示預測結(jié)果，預測結(jié)果符合預期。由于每一類數(shù)據(jù)僅需要100個類別的圖片，因此為了評估分類模型，建議單擊評估結(jié)果上方的“上傳”，上傳一張圖片。如果單擊“可預訓練”，評估模型，右側(cè)會顯示該模型的預測結(jié)果。預測結(jié)果與模型預測結(jié)果需要有明顯的重合度高，分類準確率高于90%。單擊“可預訓練”，進入模型訓練頁面。在彈出的“創(chuàng)建項目”頁面中，也可以在“創(chuàng)建項目”頁簽下看到新建的項目。在“創(chuàng)建項目”頁面，項目創(chuàng)建完成后，項目的狀態(tài)顯示為“初始化”?！按龑W習”的模型可以訓練出效果較好的模型，“創(chuàng)建項目”節(jié)點變成可在“創(chuàng)建項目”頁簽下，在“創(chuàng)建項目”中，對新建項目進行編輯。在“數(shù)據(jù)”頁面，單擊“新建項目”。輸入項目名稱，單擊“確定”，完成項目創(chuàng)建。在“數(shù)據(jù)”頁面，單擊左上角的“新建項目”。在“數(shù)據(jù)”頁面單擊左上角的“創(chuàng)建項目”。在彈出的“創(chuàng)建項目”頁面，按照界面提示設(shè)置項目信息，單擊“確定”。創(chuàng)建完成后，項目狀態(tài)變?yōu)椤俺跏蓟薄?可選)在“項目”頁簽下，單擊項目名稱。在左側(cè)導航欄單擊“項目管理”，進入“項目”頁面。
todview數(shù)據(jù)標注平臺
todview數(shù)據(jù)標注平臺，數(shù)據(jù)標注類型標注的數(shù)據(jù)，用戶可自定義，如數(shù)據(jù)集名稱、描述、標簽和分割類型等。labeler：用戶自定義的標簽名。passwd：用戶自定義的標簽名。manifest：標注任務(wù)是否自動同步更新，后續(xù)還需要通過數(shù)據(jù)集導入的方式導入數(shù)據(jù)，當前支持OBS和OBS。表格數(shù)據(jù)集的導入?yún)?shù)是否必選參數(shù)類型描述manifest文件。sample_labels否Boolean是否導入列名，此參數(shù)僅文本類數(shù)據(jù)集使用。可選值如下：true：導入標簽(默認值)false：不導入標簽import_folder否String導入后在數(shù)據(jù)集存儲目錄下子目錄的名稱。多次不同導入可以指定同一個子目錄，避免相同樣本重復導入。注：對表格數(shù)據(jù)集不可用。導入為目錄時，目前僅支持數(shù)據(jù)集類型為圖片分類、物體檢測、文本分類、聲音分類。可選值如下：true：導入樣本(默認值)false：不導入樣本import_type否String導入方式。label_format否LabelFormatobject標簽格式，此參數(shù)僅文本類數(shù)據(jù)集使用。with_column_header否Boolean文件中首行是否是列名，若是列名則不導入首行，用于表格數(shù)據(jù)集。可選值如下：0：普通集群1：安全集群cluster_name否StringMRS集群名稱。
圖片查找識別字體在線
圖片查找識別字體在線識別軟件包(PDF)中的文字識別。獲取鏈接在OBS控制臺上傳圖片。在OBS控制臺上傳文件，確保OBS桶與ModelArts在同一區(qū)域。單擊左上角的，選擇區(qū)域，系統(tǒng)會自動將模型文件上傳至當前帳號的OBS桶中。建議根據(jù)業(yè)務(wù)情況及使用習慣，選擇OBS使用方法。OBS的模型訓練輸出的模型準確率與指導建議保持一致。使用ModelArts的預置算法，零售商品識別工作流標注的模型，通用圖像分類工作流請見訓練模型。使用預置算法訓練模型，無需訓練代碼，直接調(diào)用ECR服務(wù)。在ModelArts控制臺開發(fā)可自動創(chuàng)建技能，無需代碼，即可快速創(chuàng)建技能，并且在使用前，您需要創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)集。在使用通用圖像分類工作流開發(fā)應(yīng)用時，您需要新建或?qū)胗柧殧?shù)據(jù)集。選擇數(shù)據(jù)在使用通用圖像分類工作流開發(fā)應(yīng)用時，您需要新建或?qū)胗柧殧?shù)據(jù)集。選擇數(shù)據(jù)訓練模型選擇訓練數(shù)據(jù)后，無需用戶配置任何參數(shù)即可開始訓練模型。訓練數(shù)據(jù)集可以選擇創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)集，也可以選擇導入基于第二相面積含量測定工作流創(chuàng)建的其他應(yīng)用中已創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集。訓練數(shù)據(jù)集可以選擇兩種不同類型的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)類型分別為“OBS”和“Manifest文件”。訓練數(shù)據(jù)集可以選擇兩種不同類型的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建操作界面的示意圖存在區(qū)別，請參考界面信息了解OBS。
在線圖片提取文字
在線圖片提取文字的第一步，需要創(chuàng)建文字識別服務(wù)，具體操作請參見文字識別。已將待識別的文字識別成可編輯的文本，需要在圖片文字提取之后，才能識別出字段內(nèi)容。已將待識別的文本、圖片轉(zhuǎn)為待識別的結(jié)果上傳至OBS。詳細操作步驟請參見文字識別服務(wù)。登錄文字識別管理控制臺。選擇“我的服務(wù)”頁簽，單擊已創(chuàng)建的服務(wù)。本樣例使用圖像分類工作流開發(fā)應(yīng)用時，需要上傳圖片數(shù)據(jù)訓練模型，上傳至OBS中。參考上傳文件，上傳一個可用的文件夾用于存放待訓練圖片數(shù)據(jù)。在“應(yīng)用開發(fā)>定義預處理”頁面，單擊“開始識別”。進入“模型訓練”頁面，開始訓練模型。模型訓練一般需要運行一段時間，等模型訓練完成后，“應(yīng)用開發(fā)>模型訓練”頁面下方顯示訓練詳情。訓練模型的版本、標簽數(shù)量、測試集數(shù)量。單擊“下載評估結(jié)果”，可保存評估結(jié)果至本地。左側(cè)是各個標簽數(shù)據(jù)的精確率、召回率、F1值。勾選標簽，右側(cè)會顯示對應(yīng)標簽數(shù)據(jù)經(jīng)過預置模型和增量模型評估后的參數(shù)對比柱狀圖。詳細操作步驟請見訓練分類標簽。后續(xù)操作在線測試訓練模型。請根據(jù)實際需求選擇評估范圍。默認顯示“全部”、“已標注”、“未標注”，或者可選中“開啟”，并單擊“確定”，開始模型評估。模型評估完成后，可在“應(yīng)用開發(fā)>評估”頁面評估參數(shù)，右側(cè)顯示當前模型的標簽數(shù)據(jù)比例、標簽數(shù)量和驗證集數(shù)量。