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评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 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。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。
准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型,即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范,不能有中文,不能有+、空格、制表符。 保证图片质量
上传数据集失败如何处理? 问题原因 上传数据集失败,一般是因为数据集格式不对导致的。不同行业套件的工作流,对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求,各个套件的数据集要求如下: 文字识别套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后,将数据集上传至OBS桶。