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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。
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。
被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 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。 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。
“语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练
果。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练
“训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“损失变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 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
模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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
100]。 确认信息后,单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否
在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 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
在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 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
授权后,子账号登录自定义OCR(ModelArts Pro )页面,服务会自动开通。 在子用户已经具备OCR权限,并开通ModelArts Pro后,如果仍然无法调用,请检查子用户是否有“编程访问权限”。 图2 编程访问权限
标注完成后,您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”,进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”,进入手动标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 由于零售商品工作流标注数据时需要勾勒出商品形状,必须使用多边形标注框标注数据。 父主题: 零售商品识别工作流
“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。专属资源池不与其他用户共享,更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。 SKU 标准化产品单元,即商品各类单品的图片。 在ModelArts Pro服务中使用视觉套件的零售商品识别工作流时,如果上传的数据含有未标注数据,就