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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。 上
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，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 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。
自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术，计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超
进入“应用监控”页签，您可以查看当前版本应用的“基本信息”、“在线测试”、“历史版本”和“调用指南”。 监控基本信息 在“应用监控”页面，您可以查看应用的基本信息，针对不准确的信息，您可以单击“修改”，在右侧弹出的对话框中修改应用的部署信息。 图1 应用基本信息 在线测试应用 在“应用监控”页面，您可以针对
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
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”。
如果识别结果正确，可单击“下一步”，部署模板。 上传在线图片 在“应用开发>评估”页面，单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。
待部署的服务名称，单击可修改服务默认服务名称。 描述 待部署服务的简要说明。 服务部署方式 当前只支持在线部署方式。 计算节点规格 界面选择计算规格。 服务自动停止 设置服务自动停止的时间，在线服务运行状态在所选的时间点后自动停止，同时在线服务也停止计费。 部署成功后，页面显示“服务部署成功”。 单击“查看应用
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。
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。 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。
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。 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。
关信息。 表1 字段属性参数说明 字段属性 参数 参数说明 举例 自定义字典 取值范围 在识别当前字段类型的文字时，选择字典的取值范围中最相似的取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”
关信息。 表1 字段属性参数说明 字段属性 参数 参数说明 举例 自定义字典 取值范围 在识别当前字段类型的文字时，选择字典的取值范围中最相似的取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”
选择“所属行业”和“选择工作流”。 图3 工作流配置 资源配置 图4 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模型训练资源”、“测试资源部署”，即用于数据处理、模型训练和在线测试的资源池和资源类型。 资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。
“部署方式”：选择应用的部署方式。 “在线服务”：将服务部署为在线服务，进而在线使用服务，也可以直接调用对应的API。 “边缘服务”：将服务部署至边缘设备。当前边缘服务部署支持的智能边缘设备为Atlas 500。 热轧钢板表面缺陷检测工作流和零售商品识别工作流仅支持“在线部署”，云状识别工作流和
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，您可以部署服务，用于识别刹车盘的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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，您可以部署服务，用于识别云状的类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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，您可以部署服务，用于识别图像的类别，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
关信息。 表1 字段属性参数说明 字段属性 参数 参数说明 举例 自定义字典 取值范围 在识别当前字段类型的文字时，选择字典的取值范围中最相似的取值为最后识别结果。 例如： “字段类型名称”：“城市” “字段属性”：“自定义字典” “取值范围”：“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”
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，您可以部署服务，用于检测和识别车牌，也可以直接调用对应的API和SDK识别。
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