检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业的AI 应用开发者,让AI 变得触手可及。 与ModelArts的关系 ModelArts
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片,用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板,实现关键字段的自动识别和提取。 特点:对各种格式的票据图片,可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势:支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取。通过可视化界面操作,轻松指
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
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,使得矩形框覆盖待识别的文字。 框选识别区应尽量扩大识别区范围,使所框选识别区覆盖字段值可能出现的区域。 在右侧“框选识别区”中填写“框选字段”,选择“字段类型”。 “字段类型”指待识别文字的内容,您可以在默认字段类型中选择,当前可选择的默认字段
检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 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。
对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理 根据实际情况,对经过“提取”后的文字进行“后处理”。
在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 已在
ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。
ModelArts Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。
训练模板分类模型后,需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板,并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 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,并已训练,详情请见训练分类器。
参照字段是文字内容、位置固定不变的文本框区域。 参照字段为单行文本框,不可以框选竖版文字或跨行框选。 框选参照字段个数须建议大于4个,越多越好,并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选,精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选
换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照字段为模板图片和待识别图片中的公共文字部分,所有需要识别的图片中都要包含参照字段,且位置必须固定。 套件提供了自
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
部署服务 评估模板应用后,就可以部署多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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 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,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在
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