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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材质类型的待定级图片。 为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20
个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区，自动训练并生成文字识别模型，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识别身份证模板中的文字。
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。
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。
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。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要
本章节介绍如何使用视觉套件中的零售商品识别工作流开发应用，以蛋糕店的蛋糕商品为样例，通过上传训练数据、标注数据、训练模型，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识别出图片中的所有蛋糕以及图片中每个蛋糕的类别，也可以直接调用API和SDK识别。 首先，请仔细阅读罗列的要求，提前完成准备工作。使用零
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
“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。 图3 模拟在线测试 后续操作 针对当前
设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 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。
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“上传测试图片”右侧单击“选择文件”，上传本地的测试图片，下侧会显示预测结果。 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”。
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。 部署服务
在钢铁或其下游企业，常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。 功能介绍 支持自主上传显微成像的，且包含基础相和第二相的图片数据，构建第二相面积含量测定模型，能快速准确反馈测定结果。
设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 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。
部署模板 发布模板后，在“应用开发>部署”页面，您可以进行如下操作。 “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。 “调用API和SDK”：下
开发应用时需要上传模板图片，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型。 上传图片的要求如表1所示。 表1 文字识别套件数据集要求 工作流 数据集要求 单模板工作流 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。 图片最大边不大于4096px，
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。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。
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。 部署服务 父主题：
“cheese_cake”等分别作为一个蛋糕的种类。零售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。
当前HiLens套件提供HiLens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。 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。
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
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