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Pro上传的训练数据集存储在OBS中。 标注数据 ModelArts Pro标注的数据存储在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。
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估应用 部署服务 自定义字段类型 编辑应用 删除应用 父主题： 文字识别套件
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别套件
可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 通用实体抽取工作流 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。
“删除模板”：单击图片右侧“删除”，在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。 确认信息后，单击“下一步”，进入定义预处理步骤，对上传的模板图片进行自动旋转、去印章等预处理。 添加已有模板 单击“添加已有模板”，进入“添加已有模板”页签。 单击“添加已有模板”，弹出“添加已有模板”对话框。 对话框中仅显示已发布的模板。 图5
图9 请求body 调用自定义OCR API。 依据下图的对应关系，将自定义OCR部署后生产的API填写至postman中。url中的{endpoint}需要替换为ocr.cn-north-4.myhuaweicloud.com。 在"image"参数中，输入图片的base64编码即可调用API。
调用文字识别套件API，报错ModelArts.4204服务未开通怎么办？ 问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request
上传模板图片 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）。
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发识别云状类型的专属应用，此应用用于识别云状的类型，进而用于气象预测工作，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发识别刹车盘类型的专属应用，此应用用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 多模板分类工作流 功能介绍 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。
确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。
confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 polygon：必选字段，标注框的类型。第二相面积含量测定工作流标注时使用多边形标注框，即标注框类型选择“polygon”，标注信息如下所示。 各点坐标。 <x1>100<x1> <y1>100<y1> <x2>200<x2>
如何上传数据至OBS？ 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS桶
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进
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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进
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