分類
云邊協(xié)同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
云邊協(xié)同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括：預(yù)測(cè)值、目標(biāo)、分布和精度。這是通過訓(xùn)練得到的預(yù)測(cè)值(也就是說，有些分類器，我們需要預(yù)測(cè)這個(gè)對(duì)象)，并且對(duì)所有樣本進(jìn)行求平均，這是傳統(tǒng)方法。在訓(xùn)練 數(shù)據(jù)集 上的問題主要包括：1、評(píng)估器：收集器，收集器，隨機(jī)森林，目標(biāo)，然后預(yù)測(cè)器。2、評(píng)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(duì)于評(píng)價(jià)函數(shù)，我們要計(jì)算出其測(cè)量樣本數(shù)量，并評(píng)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?cè)诙鄠€(gè)可用的樣本集上訓(xùn)練了模型，我們也可以選擇不平衡的那些樣本，這樣會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練集不會(huì)出現(xiàn)過擬合的情況。比如，根據(jù)訓(xùn)練集中的樣本數(shù)量進(jìn)行劃分，在樣本數(shù)目的上會(huì)小于模型最大值。3、動(dòng)態(tài)設(shè)置我們可以不平衡的那些資源，但是訓(xùn)練出的批量，會(huì)使訓(xùn)練的輸出是不平衡的。在我們，我們引入了動(dòng)態(tài)的機(jī)制來減少，從而選擇位，同時(shí)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(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)(例如同數(shù)據(jù)集不同版本的樣本)，從而使訓(xùn)練非常小的數(shù)據(jù)提升到更低成本。同時(shí)，我們?cè)谀Ｐ头夯阅芊矫嬉沧隽艘恍└倪M(jìn)。我們?cè)谧詣?dòng)駕駛領(lǐng)域，通過增加自動(dòng)駕駛技術(shù)，將視頻信號(hào)上的空間結(jié)構(gòu)編碼和編碼技術(shù)納入訓(xùn)練算法中，提高視頻捕獲信號(hào)。我們還能用更低的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法來提高模型的揀貨的效率。
照片相似度對(duì)比在線測(cè)試
照片相似度對(duì)比在線測(cè)試，準(zhǔn)確度高。不同標(biāo)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(biāo)識(shí)符：字符串，在提取內(nèi)容時(shí)會(huì)檢查標(biāo)簽值與標(biāo)簽匹配的匹配關(guān)系。需識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)是否支持：>目標(biāo)框的占位比例。目標(biāo)框?qū)?yīng)圖像尺寸：輸入圖像的亮度。預(yù)測(cè)框的置信度：輸入圖像所在位置。目標(biāo)框的寬度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)集實(shí)例數(shù)量(個(gè)數(shù))。數(shù)據(jù)類型：目標(biāo)框的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)總數(shù)。如果是多個(gè)數(shù)據(jù)集，那么，為了盡量保證每個(gè)分類正確，為了提高模型的泛化能力，需要盡量減少測(cè)試的樣本。一次驗(yàn)證時(shí)，所有圖片會(huì)加入一些隨機(jī)緩存。等待訓(xùn)練結(jié)束后，查看模型訓(xùn)練服務(wù)是否有訓(xùn)練數(shù)據(jù)。單擊界面右上角的圖標(biāo)，選擇“數(shù)據(jù)處理選擇”，界面新增“隨機(jī)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(gè)變量值。從下拉框中選擇當(dāng)前數(shù)據(jù)操作流的名字。如果存在多個(gè)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(biāo)，運(yùn)行“換行符”代碼框內(nèi)容。單擊界面右上角的圖標(biāo)，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(shí)展示，如果多列特征數(shù)據(jù)均需要?dú)w一化到同一數(shù)據(jù)區(qū)間，可單擊“”同時(shí)選中多列特征名稱。默認(rèn)為空，則直接在原特征列上面做歸一化處理。
圖片識(shí)別古文字
圖片識(shí)別古文字，并對(duì)其中的一些語(yǔ)義進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)也能識(shí)別出語(yǔ)義，也有助于識(shí)別其中的語(yǔ)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(shí)別 ，識(shí)別出置信度，并能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，有助于降低誤檢，提升識(shí)別精度。案例介紹在自動(dòng)學(xué)習(xí)過程中，您可以添加您自己的模型進(jìn)行模型的構(gòu)建。創(chuàng)建訓(xùn)練集和評(píng)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(xùn)練代碼時(shí)，可以在數(shù)據(jù)集中修改數(shù)據(jù)，詳情請(qǐng)見訓(xùn)練數(shù)據(jù)?！坝?xùn)練參數(shù)設(shè)置”您可以選擇“訓(xùn)練輸出位置”，即您可以在此處訓(xùn)練輸入位置進(jìn)行選擇?！坝?xùn)練輸出位置”：選擇OBS路徑存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出位置?！坝?xùn)練輸出位置”：在已有的OBS桶中，創(chuàng)建OBS桶和文件夾，用于存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出的模型?！坝?xùn)練輸出位置”：在已有的OBS桶中，創(chuàng)建訓(xùn)練輸出模型和日志輸出的目錄?！皹?biāo)簽”：在已有的OBS桶中，創(chuàng)建訓(xùn)練輸出模型和日志輸出路徑?！皹?biāo)簽”：在“標(biāo)簽名”右側(cè)單擊選擇標(biāo)簽顏色。由于已經(jīng)注冊(cè)華為云帳號(hào)，建議直接使用模型部署服務(wù)模型。請(qǐng)注意不要將模型部署至ModelArts中。登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“自動(dòng)學(xué)習(xí)”，進(jìn)入“自動(dòng)學(xué)習(xí)”頁(yè)面。在您選擇自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目頁(yè)面，單擊“預(yù)測(cè)”頁(yè)簽，查看自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目的AI項(xiàng)目是否訓(xùn)練成功。由于預(yù)測(cè)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(píng)估”頁(yè)面，您可以單擊當(dāng)前帳號(hào)下不同的AI應(yīng)用，進(jìn)入“AI應(yīng)用”頁(yè)面。單擊當(dāng)前帳號(hào)下，切換至新版“華北-北京四”區(qū)域。
深度學(xué)習(xí)流程圖
深度學(xué)習(xí)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(shí)別出每個(gè)像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果，以預(yù)測(cè)用戶輸入的正確率。該模型利用深度學(xué)習(xí)方法，并通過大量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分類。因此將深度學(xué)習(xí)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(gè)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于大多數(shù)的數(shù)據(jù)集，為了訓(xùn)練模型，我們就開始訓(xùn)練一個(gè)模型。這對(duì)于大部分的模型，有些情況需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，訓(xùn)練方法中，為了避免人工輸入的問題，模型需要在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，進(jìn)行大量未標(biāo)注的樣本。因此，我們通過訓(xùn)練集對(duì)待標(biāo)注樣本的初始狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)注，得到一個(gè)效果較好的模型。為了避免由于對(duì)其他早期標(biāo)注樣本的標(biāo)注結(jié)果誤失，GPT模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程被設(shè)計(jì)得很好。如何訓(xùn)練一個(gè)模型，讓數(shù)據(jù)標(biāo)注的時(shí)間從很大程度上避免了標(biāo)注噪音，標(biāo)注時(shí)間從50天降低至90天。一般來說，不建議全量的標(biāo)注精度高，即每個(gè)類別的樣本數(shù)目應(yīng)大于90。每類標(biāo)簽經(jīng)過多次標(biāo)注后，每類標(biāo)簽只需至少15個(gè)樣本。針對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)，僅支持如下2種數(shù)據(jù)。另外，對(duì)于任意一個(gè)樣本內(nèi)，如果只有一種類標(biāo)簽，則無法創(chuàng)建新的標(biāo)簽。開始標(biāo)注登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)菜單欄中選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)標(biāo)注”，進(jìn)入“數(shù)據(jù)標(biāo)注”管理頁(yè)面。
如何從華為云上面導(dǎo)出照片
如何從華為云上面導(dǎo)出照片？如何將華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)。圖像分類服務(wù)支持圖片數(shù)據(jù)集，暫不支持導(dǎo)出。圖像分類支持導(dǎo)入的索引庫(kù)中，您可以按照文本編輯器的“本地索引”，導(dǎo)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(zhǔn)確性，建議使用OBS控制臺(tái)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(jìn)入圖像分類項(xiàng)目，在左側(cè)導(dǎo)航欄單擊“全部”。單擊“添加標(biāo)簽”，彈出“添加標(biāo)簽”對(duì)話框。根據(jù)需要，輸入“標(biāo)簽鍵”和“標(biāo)簽值”。上傳圖片數(shù)據(jù)至OBS的存儲(chǔ)位置。單擊“確定”，開始標(biāo)注數(shù)據(jù)。上傳的圖片將存儲(chǔ)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(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) 中刪除。詳細(xì)操作請(qǐng)參見上傳文件。單擊右下角的“下一步”，進(jìn)入“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”頁(yè)面。待導(dǎo)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(dǎo)入。單擊“下一步”，進(jìn)入“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”頁(yè)面，根據(jù)數(shù)據(jù)量不同分為多種類型，導(dǎo)入和創(chuàng)建方法類似。選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)類型詳細(xì)請(qǐng)參見界面提示。單擊“確定”，導(dǎo)入數(shù)據(jù)成功。
waf控制臺(tái)怎么設(shè)置
waf控制臺(tái)怎么設(shè)置企業(yè)項(xiàng)目。分頁(yè)中，分頁(yè)顯示方式為：點(diǎn)擊頁(yè)面右上角，進(jìn)行設(shè)置。按照模板內(nèi)容進(jìn)行分組，在“預(yù)置內(nèi)容”配置項(xiàng)彈窗，填寫相關(guān)參數(shù)。例如：default項(xiàng)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(xì)設(shè)置包括定義和轉(zhuǎn)換模板。選擇“行業(yè)”：默認(rèn)為行業(yè)，也可以自行選擇行業(yè)。自定義模板當(dāng)“H5”所在區(qū)域創(chuàng)建時(shí)，“行業(yè)”需要選擇行業(yè)。單擊“確定”，進(jìn)入行業(yè)模板編輯頁(yè)面。若想通過模板創(chuàng)建，則需要為模板添加對(duì)應(yīng)的行業(yè)。將鼠標(biāo)放在“行業(yè)”上，單擊“創(chuàng)建行業(yè)模板”，進(jìn)入模板編輯頁(yè)面。輸入模板名稱，選擇行業(yè)、應(yīng)用的行業(yè)和場(chǎng)景后，單擊“創(chuàng)建”?！皹?biāo)簽”用于標(biāo)識(shí)該分類下的所有分類。啟用：全局可用的場(chǎng)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(jìn)入創(chuàng)建應(yīng)用頁(yè)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(yàn)新版體驗(yàn)新版體驗(yàn)管理控制臺(tái)”，左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“運(yùn)營(yíng)對(duì)象”。在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“應(yīng)用管理”，進(jìn)入應(yīng)用列表頁(yè)面。單擊上方圖標(biāo)，選擇“數(shù)據(jù)處理單擊“創(chuàng)建”，進(jìn)入數(shù)據(jù)處理頁(yè)面。輸入應(yīng)用名稱，選擇環(huán)境。在數(shù)據(jù)處理頁(yè)面選擇兩個(gè)區(qū)域。
豎版日文圖片文字識(shí)別
豎版日文 圖片文字識(shí)別 提取工作流目前支持中文、英文、西班牙語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)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(xiàng)目的應(yīng)用，支持從您的業(yè)務(wù)角度對(duì)分類進(jìn)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(cè)的所有操作均是為了給您介紹如何使用OCR完成 OCR文字識(shí)別 的功能，文字識(shí)別有3種方式。本文檔提供了Java語(yǔ)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(dǎo)請(qǐng)參見JavaSDK使用OCR完成。在頂部導(dǎo)航欄，選擇“所有服務(wù)>存儲(chǔ)> 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù)”。在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“ 通用文字識(shí)別 ”。單擊“創(chuàng)建項(xiàng)目”，創(chuàng)建一個(gè)OBS桶。具體操作請(qǐng)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(chǔ)類別”和“流量包”。上傳對(duì)象操作指導(dǎo)請(qǐng)參見上傳文件。本例使用OCR識(shí)別上傳的單張圖片，默認(rèn)分別為放大、直至“保存”。在“資源包類型”右側(cè)單擊，進(jìn)入資源包清單頁(yè)面，或在頁(yè)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(jìn)入“資源包類型”頁(yè)面，將鼠標(biāo)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(biāo)注
華為數(shù)據(jù)標(biāo)注分為“物體檢測(cè)”和“圖像分割”?！皥D像分割”：手工方式選擇標(biāo)注對(duì)象?！拔矬w檢測(cè)”：?jiǎn)螕簟皢?dòng)任務(wù)”，啟動(dòng)智能標(biāo)注任務(wù)?！爸鲃?dòng)學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動(dòng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)、難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對(duì)“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，您需要選擇以下參數(shù)。“快速型”：僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練?！熬珳?zhǔn)型”：會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高?！邦A(yù)標(biāo)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(shí)需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注類型相匹配。預(yù)標(biāo)注結(jié)束后，如果標(biāo)注結(jié)果符合平臺(tái)定義的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注格式，系統(tǒng)將進(jìn)行難例篩選，該步驟不影響預(yù)標(biāo)注結(jié)果。選擇模型及版本“我的AI應(yīng)用”。您可以根據(jù)實(shí)際需求選擇您的AI應(yīng)用。您需要在目標(biāo)AI應(yīng)用的左側(cè)單擊下拉三角標(biāo)，選擇合適的版本。您的AI應(yīng)用導(dǎo)入?yún)⒁妱?chuàng)建AI應(yīng)用。您可以根據(jù)實(shí)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(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格在下拉框中，您可以選擇目前ModelArts支持的節(jié)點(diǎn)規(guī)格選項(xiàng)。您可以根據(jù)您的實(shí)際情況選擇，最大為5。針對(duì)“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集，選擇“主動(dòng)學(xué)習(xí)”時(shí)，只支持識(shí)別和標(biāo)注矩形框。
人工智能深度學(xué)習(xí)ppt
人工智能深度學(xué)習(xí)ppt。不給輸入、獲取的深度學(xué)習(xí)算法。僅用于文本預(yù)測(cè)、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(shí)際情況修改自定義的文本語(yǔ)料。已使用圖像分類，已使用標(biāo)注的文本。您可以重新創(chuàng)建一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，并將其標(biāo)注為用戶在數(shù)據(jù)集中進(jìn)行評(píng)估和預(yù)處理。單擊頁(yè)面上方“服務(wù)授權(quán)”，打開Flink服務(wù)授權(quán)頁(yè)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(shí)，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(xùn)練?？赏ㄟ^文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等語(yǔ)言，智能分類服務(wù)，識(shí)別用戶所需文本的正文、段落等。針對(duì)已創(chuàng)建的文本數(shù)據(jù)，可創(chuàng)建為文本三元組，并對(duì)其中的子詞典進(jìn)行標(biāo)注。在“未標(biāo)注”頁(yè)簽單擊“+新建分類器”，創(chuàng)建文本分類器?！皯?yīng)用場(chǎng)景”選擇“未標(biāo)注”時(shí)，您需要選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。新建應(yīng)用時(shí)，選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)至OBS中。訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(duì)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(chǔ)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(duì)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(gè)空目錄。添加標(biāo)簽集設(shè)置標(biāo)簽名稱：在標(biāo)簽名稱文本框中，輸入標(biāo)簽名稱。
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練場(chǎng)景，精確度的增加和更加清晰的效果。圖像分類：對(duì)圖像中的分類，分類框采用物體的分割、位移、對(duì)齊方式，極大地提高物體分類精度。ImageNet無監(jiān)督車牌檢測(cè)工作流：對(duì)圖像中的車牌進(jìn)行分類。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的車牌進(jìn)行檢測(cè)和分類。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的人員統(tǒng)計(jì)信息的處理，識(shí)別出其中之一。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)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(huì)按照旋轉(zhuǎn)的方向進(jìn)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(cè)：對(duì)圖像中的物體輪廓進(jìn)行分割，在圖片上進(jìn)行分割后，可以框交成其他未標(biāo)注的圖片。公測(cè)物體檢測(cè)文本分類文本三元組2020年01月序號(hào)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。公測(cè)圖像分割2020年01月序號(hào)功能名稱功能描述階段相關(guān)文檔1上線導(dǎo)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(dǎo)入數(shù)據(jù)集。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖像分類2上線圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)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(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)入4上線導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和manifest文件格式導(dǎo)入圖像分割圖像分割音頻聲音分類工作流中物體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集支持多個(gè)物體的標(biāo)注。數(shù)據(jù)集發(fā)布時(shí)啟動(dòng)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(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集，按照分割物體檢測(cè)的方式選擇不同類型的數(shù)據(jù)集。Manifest文件導(dǎo)入圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。
在線圖片識(shí)別日文文字
在線圖片識(shí)別日文文字識(shí)別是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本，以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。前提條件已開通身份證識(shí)別。操作步驟在使用之前，需要您完成服務(wù)申請(qǐng)和認(rèn)證鑒權(quán)，具體操作流程請(qǐng)參見開通服務(wù)和認(rèn)證鑒權(quán)章節(jié)。用戶首次使用需要先申請(qǐng)開通。服務(wù)只需要開通一次即可，后面使用時(shí)無需再次申請(qǐng)。如未開通服務(wù)，調(diào)用服務(wù)時(shí)會(huì)提示ModelArts.4204報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)?jiān)谡{(diào)用服務(wù)前先進(jìn)入控制臺(tái)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(qǐng)參見獲取項(xiàng)目ID。文本編碼要求為utf-8，僅支持中文。限定4096個(gè)字符以內(nèi)，建議文本長(zhǎng)度300個(gè)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(rèn)為中文(en)。length否Integer待分析文本，僅支持中文(zh)，默認(rèn)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(biāo)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(hào)，其中之一之間的優(yōu)先級(jí)非常高。LOWERTCRNAL：在輸入框中輸入文本或修飾詞，創(chuàng)建自詞庫(kù)時(shí)將使用該字段，字符串首尾為對(duì)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(huì)用于''，'。
python腳本識(shí)別圖片中的文字
python腳本識(shí)別圖片中的文字內(nèi)容，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果以JSON格式返回給用戶。在“模型訓(xùn)練”頁(yè)面，單擊訓(xùn)練作業(yè)名稱，進(jìn)入詳情頁(yè)。預(yù)測(cè)代碼框會(huì)展示預(yù)測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)結(jié)果符合預(yù)期。由于每一類數(shù)據(jù)僅需要100個(gè)類別的圖片，因此為了評(píng)估分類模型，建議單擊評(píng)估結(jié)果上方的“上傳”，上傳一張圖片。如果單擊“可預(yù)訓(xùn)練”，評(píng)估模型，右側(cè)會(huì)顯示該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。預(yù)測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)結(jié)果需要有明顯的重合度高，分類準(zhǔn)確率高于90%。單擊“可預(yù)訓(xùn)練”，進(jìn)入模型訓(xùn)練頁(yè)面。在彈出的“創(chuàng)建項(xiàng)目”頁(yè)面中，也可以在“創(chuàng)建項(xiàng)目”頁(yè)簽下看到新建的項(xiàng)目。在“創(chuàng)建項(xiàng)目”頁(yè)面，項(xiàng)目創(chuàng)建完成后，項(xiàng)目的狀態(tài)顯示為“初始化”?！按龑W(xué)習(xí)”的模型可以訓(xùn)練出效果較好的模型，“創(chuàng)建項(xiàng)目”節(jié)點(diǎn)變成可在“創(chuàng)建項(xiàng)目”頁(yè)簽下，在“創(chuàng)建項(xiàng)目”中，對(duì)新建項(xiàng)目進(jìn)行編輯。在“數(shù)據(jù)”頁(yè)面，單擊“新建項(xiàng)目”。輸入項(xiàng)目名稱，單擊“確定”，完成項(xiàng)目創(chuàng)建。在“數(shù)據(jù)”頁(yè)面，單擊左上角的“新建項(xiàng)目”。在“數(shù)據(jù)”頁(yè)面單擊左上角的“創(chuàng)建項(xiàng)目”。在彈出的“創(chuàng)建項(xiàng)目”頁(yè)面，按照界面提示設(shè)置項(xiàng)目信息，單擊“確定”。創(chuàng)建完成后，項(xiàng)目狀態(tài)變?yōu)椤俺跏蓟薄?可選)在“項(xiàng)目”頁(yè)簽下，單擊項(xiàng)目名稱。在左側(cè)導(dǎo)航欄單擊“項(xiàng)目管理”，進(jìn)入“項(xiàng)目”頁(yè)面。
todview數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)
todview數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，數(shù)據(jù)標(biāo)注類型標(biāo)注的數(shù)據(jù)，用戶可自定義，如數(shù)據(jù)集名稱、描述、標(biāo)簽和分割類型等。labeler：用戶自定義的標(biāo)簽名。passwd：用戶自定義的標(biāo)簽名。manifest：標(biāo)注任務(wù)是否自動(dòng)同步更新，后續(xù)還需要通過數(shù)據(jù)集導(dǎo)入的方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)，當(dāng)前支持OBS和OBS。表格數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入?yún)?shù)是否必選參數(shù)類型描述manifest文件。sample_labels否Boolean是否導(dǎo)入列名，此參數(shù)僅文本類數(shù)據(jù)集使用?？蛇x值如下：true：導(dǎo)入標(biāo)簽(默認(rèn)值)false：不導(dǎo)入標(biāo)簽import_folder否String導(dǎo)入后在數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)目錄下子目錄的名稱。多次不同導(dǎo)入可以指定同一個(gè)子目錄，避免相同樣本重復(fù)導(dǎo)入。注：對(duì)表格數(shù)據(jù)集不可用。導(dǎo)入為目錄時(shí)，目前僅支持?jǐn)?shù)據(jù)集類型為圖片分類、物體檢測(cè)、文本分類、聲音分類?？蛇x值如下：true：導(dǎo)入樣本(默認(rèn)值)false：不導(dǎo)入樣本import_type否String導(dǎo)入方式。label_format否LabelFormatobject標(biāo)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(dǎo)入首行，用于表格數(shù)據(jù)集?？蛇x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(shí)別字體在線
圖片查找識(shí)別字體在線識(shí)別軟件包(PDF)中的文字識(shí)別。獲取鏈接在OBS控制臺(tái)上傳圖片。在OBS控制臺(tái)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(huì)自動(dòng)將模型文件上傳至當(dāng)前帳號(hào)的OBS桶中。建議根據(jù)業(yè)務(wù)情況及使用習(xí)慣，選擇OBS使用方法。OBS的模型訓(xùn)練輸出的模型準(zhǔn)確率與指導(dǎo)建議保持一致。使用ModelArts的預(yù)置算法，零售商品識(shí)別工作流標(biāo)注的模型，通用圖像分類工作流請(qǐng)見訓(xùn)練模型。使用預(yù)置算法訓(xùn)練模型，無需訓(xùn)練代碼，直接調(diào)用ECR服務(wù)。在ModelArts控制臺(tái)開發(fā)可自動(dòng)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?jiǎng)?chuàng)建訓(xùn)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(shí)，您需要新建或?qū)胗?xùn)練數(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(shí)，您需要新建或?qū)胗?xùn)練數(shù)據(jù)集。選擇數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，無需用戶配置任何參數(shù)即可開始訓(xùn)練模型。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可以選擇創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，也可以選擇導(dǎo)入基于第二相面積含量測(cè)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(xùn)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(xùn)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(qǐng)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?jiǎng)?chuàng)建文字識(shí)別服務(wù)，具體操作請(qǐng)參見文字識(shí)別。已將待識(shí)別的文字識(shí)別成可編輯的文本，需要在圖片文字提取之后，才能識(shí)別出字段內(nèi)容。已將待識(shí)別的文本、圖片轉(zhuǎn)為待識(shí)別的結(jié)果上傳至OBS。詳細(xì)操作步驟請(qǐng)參見文字識(shí)別服務(wù)。登錄文字識(shí)別管理控制臺(tái)。選擇“我的服務(wù)”頁(yè)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(shí)，需要上傳圖片數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，上傳至OBS中。參考上傳文件，上傳一個(gè)可用的文件夾用于存放待訓(xùn)練圖片數(shù)據(jù)。在“應(yīng)用開發(fā)>定義預(yù)處理”頁(yè)面，單擊“開始識(shí)別”。進(jìn)入“模型訓(xùn)練”頁(yè)面，開始訓(xùn)練模型。模型訓(xùn)練一般需要運(yùn)行一段時(shí)間，等模型訓(xùn)練完成后，“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁(yè)面下方顯示訓(xùn)練詳情。訓(xùn)練模型的版本、標(biāo)簽數(shù)量、測(cè)試集數(shù)量。單擊“下載評(píng)估結(jié)果”，可保存評(píng)估結(jié)果至本地。左側(cè)是各個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的精確率、召回率、F1值。勾選標(biāo)簽，右側(cè)會(huì)顯示對(duì)應(yīng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)置模型和增量模型評(píng)估后的參數(shù)對(duì)比柱狀圖。詳細(xì)操作步驟請(qǐng)見訓(xùn)練分類標(biāo)簽。后續(xù)操作在線測(cè)試訓(xùn)練模型。請(qǐng)根據(jù)實(shí)際需求選擇評(píng)估范圍。默認(rèn)顯示“全部”、“已標(biāo)注”、“未標(biāo)注”，或者可選中“開啟”，并單擊“確定”，開始模型評(píng)估。模型評(píng)估完成后，可在“應(yīng)用開發(fā)>評(píng)估”頁(yè)面評(píng)估參數(shù)，右側(cè)顯示當(dāng)前模型的標(biāo)簽數(shù)據(jù)比例、標(biāo)簽數(shù)量和驗(yàn)證集數(shù)量。