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单击添加多个模板，针对每个模板，选择模板类型，并且上传图片。 “上传图片”：单击“上传图片”区域，或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域，上传本地一张图片作为模板，用于业务场景的文字结构化识别。 “修改模板名称”：单击图片右侧的，在弹出的输入框中输入新的模板名称，单击“确认”。 “删除模板”：单击图片右侧“删除”，在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。
已授权ModelArts服务和对象存储服务（OBS）。 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，详情请见新建应用。 提前准备待识别的图片，图片要求请见图片要求。 图片要求 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。 图片最大边不大于409
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。 基本概念 参照
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。 基本概念 参照
文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据
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“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。
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“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。
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。
图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。
需要提前准备好SKU数据，即商品各类单品的图片。可存储至本地，也可以提前上传至OBS。 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式。 为了保证智能标注效果，建议每个SKU，即每种类别商品的图片大于20张。一次上传文件大小不能超过10M。 后续会把SKU图片保存至OB
备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 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：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集
识别出单张图片中的多个商品。 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：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。
文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据
训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选
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：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。
框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模
框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分
划线下划线外的特殊符号。 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。
并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 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。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务，供您模拟在线测试，帮助您有效评估模型，最终获得一个满意的模型。 评估模型
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。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有材质类型的待定级图片。 为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20张工作流数据处理会报错。此外，为
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