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建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件较少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。
按资源规格、使用时长及实例数计费,不区分任务(数据处理、模型训练、服务部署)。公共资源池是默认提供,不需另行创建或配置,您可以直接在应用开发过程中,直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池 专属资源池提供独享的计算资源,可用于数据处理、模型训练、服务部署。无需排队等待,更加高效。
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框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 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
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框选参照字段 在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 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
评估应用 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
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标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数据选择
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使用多模板工作流开发应用 ModelArts Pro的文字识别套件提供了多模板工作流,通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所属模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 本章节提供一个票证类型的样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板工作流开发应用的过程