短语音识别REST-API-PythonSDK 安装语音识别 Python SDK 语音识别 Python SDK目录结构 ├── README.md ├── aip //SDK目录 │ ├── __init__.py //导出类 │ ├── base.py //aip基类 │ ├── http.py //http请求 │ └── speech.py //语音识别 └── setup.py //s
图像分类模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果: 模型评估报告:训练完成后,可以在列表中看到模型效果,以及详细的模型评估报告。 模型在线校验:可以在左侧导航中找到【模型校验】,在线校验模型效果。校验功能示意图: 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、准确率、F1-score等。
再比如,检测数据集中,如果标注量比较少,就可以通过随机平移的算子增强数据集,模型也更容易学习到目标物体的平移不变性。 ③ 训练配置 部署方式 可选择「公有云API」、「EasyEdge本地部署」 不知道如何选择?
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用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
图像分类模型如何提升效果 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此我们设计了模型迭代功能,即当模型训练完毕后,会生成一个最新的版本号,首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 注意:如果模型已经是上线状态(包括已付费的模型服务),依然支持模型迭代。
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