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或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，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
在“应用监控”页面，您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能，在“请输入文本”下方输入测试文本，然后单击“测试”，右侧会显示预测结果。 图3 在线测试 查看历史版本 在“应用监控”页面，您可以查看当前应用所部署的不同版本信息，包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。
在“应用监控”页面，您可以针对“运行中”的应用使用在线测试功能，在“上传测试图片”右侧单击“选择文件”，上传本地的测试图片，下侧会显示预测结果。 查看历史版本 在“应用监控”页面，您可以查看当前应用所部署的不同版本信息，包括“更新时间”、“更新状态”、“对应应用版本”、“分流（%）”、“计算节点规格”和“计算节点个数”。
单击“上传图片”，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。 您可以核对识别结果是否正确。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。 如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。
在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧显示标注标签，右侧显示第二相交并比指标较低的图片。 图2 详细评估 模拟在线测试 在“模型评估”页面，您可以在线测试当前模型，即通过上传测试图片，查看当前模型的预测结果。 待服务构建完成，单击“上传图片”，上传本地一张测试图片，即可查看当前模型版本的预测结果。
技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签
您可以在左侧选择不同的标签，右侧会显示对应标签样本的评估参数值柱状图。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧选择文本，右侧显示模型预测的实体抽取结果和正确的抽取结果，您可以判断当前模型抽取的实体是否正确。 图2 详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经
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。 数据集样本数应大于100，用于测试的已标注数据应不少于20张，样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率，建议数据集中标注数据占总数据量的10%，用于测试模型，其余90%无需标注。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标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。
F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标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。
新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于该工作流所需数据集需标注10%数据量用于测试，其余90%无需标注。针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 导入数据集
rts Pro提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。 功能介绍 支持自主上传显微成像的，且包含基础相和第二相的图片数据，构建第二相面积含量测定模型，能快速准确反馈测定结果。 适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部
Pro会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练商品识别模型，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
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部
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 部署服务 模型准备完成后，您可以部
框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 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模板样式的图片。
图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 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
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