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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。
ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流,提供高精度钢板表面缺陷识别算法,提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据,构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 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。
商品识别工作流可以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。
创建多模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用多模板工作流开发应用之前,需要上传模板图片,明确以哪些图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。
创建单模板流程说明 流程 说明 详细指导 上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,需要上传模板图片,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,保留图片的关键内容,去掉冗余部分,保持图片内容清晰可见,保证模型识别的准确性。
本样例选择“模板类型”为“票证”。 单击“上传图片”区域,上传提前在本地准备好的用于制作模板的图片。 单击上传图片右侧的,更改模板名称为“保险单”。 图6 模板1 单击添加模板图标,配置第二个模板信息。 本样例选择“模板类型”为“票证”。 单击“上传图片”区域,上传提前在本地准备好的用于制作模板的图片。 单击上传图片右侧的,更改模板名称为“增值税”。
中。 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。 一次上传文件大小不能超过10M。
部署服务 评估模型后,就可以部署服务,开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用,此应用用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及
工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持上传多种刹车盘图片数据,构建刹车盘的识别模型,用于快速、准确的识别刹车盘类型。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500,并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 汽车改装等场景。 优势 模型精度高,识别速度快;更新模型简便。
一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能,支持自主上传图片数据,构建高精度安全帽检测模型,快速开发安全帽检测技能,实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高,检测速度快,更新模型简便。 端云协同推理:
部署服务 评估模板应用后,就可以部署多模板应用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图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并完成评估模板步骤,详情请见评估应用。 操作步骤 在
成功新建应用,进入“应用资产”页面。 步骤3:上传模板图片 在“应用资产”页面单击模板列表下方的“创建模板”。 进入“应用开发>上传模板图片”页面。 图4 创建模板 输入“模板名称”,并选择“模板类型”。 本样例“模板类型”选择“票证”。 单击“上传图片”区域,上传提前在本地准备好的一张身份证图片作为模板。 图5 上传模板图片
无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。
错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。 父主题: 无监督车牌检测工作流
选择数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用时,您需要选择训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集,也可以选择导入基于无监督车牌检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台
本样例训练数据集使用未标注数据。 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商品分类的图片,即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。 所有图片放在一个文件目录下,示例如下所示。
车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流,基于高精度的无监督车牌检测算法,无需用户标注数据,大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。
刹车盘识别工作流 支持上传多种刹车盘图片数据,构建刹车盘的识别模型,用于快速、准确的识别刹车盘类型。 无监督车盘检测工作流 支持上传车牌图片数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。 第二相面积含量测定工作流 支持上传金相图片数据,构建第二相面积含量测定,用于快速准确的返回第二相面积含量。
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一