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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,提前完成准备工
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,请仔细阅读准备工作罗列的要求,
费者体验。 本章节介绍如何使用视觉套件中的零售商品识别工作流开发应用,以蛋糕店的蛋糕商品为样例,通过上传训练数据、标注数据、训练模型,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出图片中的所有蛋糕以及图片中每个蛋糕的类别,也可以直接调用API和SDK识别。 首
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
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。 支持开发属于自己的文字识别应用,服务自动生成“API URI”,您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 通用单模板工作流
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 Pro致力于解决通用API局限性、AI算法开发门槛高等难题,提供行业AI定制化
”,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
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AI开发
“下一步”,进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面,默认进入“本地上传”页签。 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
根据工作流指引,开发商品识别服务,通过上传训练数据,训练生成商品识别模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的商品识别功能。 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 根据工作流指引,开发热轧钢板表面缺陷检测服务,通过上传训练数据,训练生成缺陷识别模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的热轧钢板表面缺陷识别功能。
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 Pr
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 已在自然语言处理套件控制台选
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,如准确率、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 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含
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择“热轧
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择“零售
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择“刹车
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择“无监
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择“云状
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 已在自然语言处理套件控制台选
根据工作流指引,开发文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引,开发非中文语种的文本分类服务,通过上传训练数据,训练生成文本预测分类模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的文本预测分类。