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width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。
超过8MB。“文本与标签分割符”与“多标签分割符”不能选同一个。 “模式”：选择“文本和标注合并”或“文本和标注分离”模式。界面中已给出示例，请参考示例判断需添加的文件属于哪一种模式。 “文本与标签分隔符”：可设置为“Tab键”、“空格”、“分号”、“逗号”或“其他”。选择“其他
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。 如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量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。
（1）填写获取的AK、SK。 （2）将代码示例中的请求url替换为自定义OCR部署后生成的url，只使用图片中用蓝色标注的字段进行替换。 （3）将代码示例中的# option["side"]="front"替换为： option["template_id"]="xxx" te
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
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文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”
文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”
文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”
文字最相似的取值，作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期”
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语种文本分类工作流。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内，标注对象与标签之间，采用Tab键分隔，多个标签之间采用英文逗号分隔。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用Tab键分隔。 华为通过不断的技术创新，来应对来自全球的挑战 科技 最近科技创业公司纷纷上市科创板
针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内，标注对象与标签之间，采用Tab键分隔，多个标签之间采用英文逗号分隔。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用Tab键分隔。 It feels very good, and the reaction
例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用Tab键分隔。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 positive 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面秒杀 positive 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 negative 算是给自己的父亲节礼物吧物
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