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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,提前完成准备工作。
只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。
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。
只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,云状识别工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。
第二相面积含量测定工作流标注时使用多边形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 第二相标注的标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。
单击“SKU单品图”右侧的“上传图片”,在本地选择图片,可选择多个图片。 说明: 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,选择单品文件夹或者父文件夹,平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。
“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。
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”,您可以单击“查看应用监控”,进入“应用监控”页面,监控应用的相关信息,详情请见监控应用。 父主题: 零售商品识别工作流
“评估”:单击“评估”,继续上传测试图片评估模板。 “继续编辑”:单击“继续编辑”,返回“应用开发>上传模板图片”页面,重新创建模板。 “返回列表”:单击“返回列表”,返回至应用详情页。
热轧钢板表面缺陷检测工作流标注时标注框包含缺陷即可,因此建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。
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”,您可以单击“查看应用监控”,进入“应用监控”页面,监控应用的相关信息,详情请见监控应用。 父主题: 热轧钢板表面缺陷检测工作流
快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核 自动提取合同结构化信息,有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题,提升业务效率。 一键式部署,快速输出高精度结构化数据。
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。
评估结果包括一些常用的指标,如精准率、召回率、交并比等,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。
配额说明 本服务在使用数据集、在线服务、训练任务资源时涉及配额限制。 其配额查看及修改请参见关于配额。
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,用于识别自己所上传的商品图片,也可以直接调用对应的API和SDK识别。
模型训练、更新的流程自动化,只需要客户自己上传标注图片,就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片,用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板,实现关键字段的自动识别和提取。
端云协同推理:端侧设备可协同云侧在线更新模型,快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平台,一键式创建技能,快速部署技能至端侧设备。 后续还会提供更多场景的可训练技能模板,敬请期待。 父主题: 应用开发套件
评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。
详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。