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部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发属于自己的零售商品分类应用，此应用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。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”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ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模
删除应用 如果已创建的模板应用不再使用，您可以删除模板释放资源。 操作步骤 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下，选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“模
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” 在识别“字段类型”为“城市”的文字时，从“Shenzhen”、“Beijing”、“Xi'an”中找出与待识别文字最相似的取值，作为识别结果。
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。
当前ModelArts Pro开放的预置套件有文字识别套件、自然语言处理套件和视觉套件。 应用场景 特定行业下希望解决特定问题的场景。 文字识别套件 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 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。
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。 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。
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
气象智能预测等场景。 优势 模型精度高，识别速度快，更新模型简便。 刹车盘识别工作流 ModelArts Pro提供刹车盘识别工作流，通过构建刹车盘识别模型，快速、准确的识别刹车盘类别。 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
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
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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。 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。
超市、零售商店等场景下，商品种类更新速度快，商品识别技术会提升商品优化和运营效率。ModelArts Pro提供零售商品识别工作流，为您提供高精度的商品识别算法，提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 适用场景 无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。
方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 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。
19_114745.xml”。 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。 表1 PASCAL VOC格式说明
jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 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。 表1 PASCAL VOC格式说明
VPC服务介绍【视频】 OBS 2.0支持文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。传统方式开发文字识别应用需要7天，使用文字识别套件完成新版式票证结构化提取接口开发仅需3分钟。
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
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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