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导入SDK 获取AK、SK。 AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)即访问密钥,包含访问密钥ID(AK)和秘密访问密钥(SK)两部分,华为云通过AK识别用户的身份,通过SK对请求数据进行签名验证,用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。
本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训练并生成文字识别模型,并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后,用户可通过在线服务识别身份证模板中的文字。 首先,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前
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
如果已获得ModelArts委托授权,则可以直接进入ModelArts Pro控制台使用行业套件,无需再次配置访问权限。 如果未获得ModelArts委托授权和访问密钥(AK/SK)授权,当进入ModelArts Pro控制台的行业套件时,会弹出“访问授权”对话框。 在弹出的“访问授权”对话框填写授权信息,然
Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台,提供领先算法技术,保证AI应用开发的高效和推理结果的准确,同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts
品的图片,方便后续针对训练数据集中的数据进行自动标注。 商品标签 本次样例以蛋糕商品为例,设计“cream_cake”、“fruit_cake”、“cheese_cake”这三类标签。 数据格式 保证图片质量:不能有损坏的图片。 目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。
文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。
ModelArts Pro的应用场景和用户群体 ModelArts Pro基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型。用户可以使用ModelArts Pro套件中特定行业场景的预置行业工作流,满足快速定制的需求,快速进行应用开发。 当前ModelArts Pro开放
本章节提供一个票证类型的样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集,自动训练并生成模板分类器和文字识别模型,并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后,用户可通过在线服务自动分类模板并识别模板中的文字。 首先,请仔细阅读准备
整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“对比版本”。
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ModelArts
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、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 已在视觉套件控制台选
签所对应样本的正确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型对该样本的预测是否正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。 图2 详细评估
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、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 已在视觉套件控制台选
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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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、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“工业智能体控制台>工业
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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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、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 已在视觉套件控制台选