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单击添加多个模板,针对每个模板,选择模板类型,并且上传图片。 “上传图片”:单击“上传图片”区域,或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域,上传本地一张图片作为模板,用于业务场景的文字结构化识别。 “修改模板名称”:单击图片右侧的,在弹出的输入框中输入新的模板名称,单击“确认”。 “删除模板”:单击图片右侧“删除”,在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。
进入“应用开发”页面,开始开发应用。 图1 应用开发 上传模板图片 在“应用开发>上传模板图片”页面,配置如下信息: 图2 上传模板图片 “模板名称”:输入模板名称。 “上传图片”:单击“上传图片”区域,或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域,上传本地一张图片作为模板,用于业务场景的文字结构化识别。
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。
传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”步骤,单击“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。
在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照
单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。
在文字识别过程中,套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板,并将识别图片校正后再提取结构化信息,支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片,这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板,通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照
单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。
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。
首先需要考虑好刹车盘的标签类型,即希望识别出图片中刹车盘的一种结果。例如可以以“ventilation”(通风)、“physical”(实体)等分别作为刹车盘的类别。 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。
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。
框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别的文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模
框选识别区 在文字识别过程中,需要确定图片中识别的文字位置,这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段,且位置固定不变,因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分
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
首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型,即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。 数据集要求 文件名规范,不能有中文,不能含有空格、制表符及除中划线下划线外的特殊符号。 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。
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。
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。
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”。
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: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
如果导入位置为OBS,用户需具备此OBS路径的读取权限。 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。 示