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部署服务 评估模板应用后,就可以部署模板应用至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完
部署服务 评估模板应用后,就可以部署多模板应用至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 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,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在
行业套件介绍 HiLens为端云协同AI应用开发平台,提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,帮助用户高效开发多模态AI技能,并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能,无需代码,只需自主上传训
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,并已训练,详情请见训练分类器。
零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法,帮助提高商品新品上线效率,提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表面图片数据,构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 云状识别工作流 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高
工作流指在具体行业场景下固定开发流程所构建的开发流水线,无需深究AI知识,按照工作流指引即可开发AI应用,解决特定场景问题。 开发应用 开发应用指通过工作流指引完成自主定制AI应用的开发,使所开发的应用在特定场景下能够解决具体问题。 资源池 用于数据处理、模型训练、服务部署的资源池和资源类型,分为“公共资源池”和“专属资源池”。
评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后,需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片,在线评估模板的识别情况,保证能正确识别同样模板下其他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“通用单模板工作流”新建应用,并完成框选识别区步骤,详情请见框选识别区。
自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流,您可以通过预置的工作流,自主上传训练数据,训练高精度的文本预测分类模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 图1 使用预置工作流开发应用 表1 使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 选择自然语言处理套件 根据您的实际使用需求选择自然语言处理套
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,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。
删除技能 如果已创建的应用不再使用,您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录华为HiLens管理控制台,在左侧导航栏选择“技能开发>技能管理”。 默认进入“基础技能”页签。 单击“可训练技能”,切换至“可训练技能”页签。 选择技能单击操作列的“删除”,确认信息后单击“确定”,删除技能。
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,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。
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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。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己的文字识别应用,此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题:
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,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。
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,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。
统自动旋转文字方向不正确的图片,保持图片中的文字方向正确。 单击预处理区域左上方的操作图标,调整模板图片的大小、方向等。 :单击图标重置图片为初始状态,即未进行任何处理的状态。 :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图