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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“零售商品识别工作流”新建应用,并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果,详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“训练”。 模型训练一般需要
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“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”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”。
部署服务 评估模板应用后,就可以部署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模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”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“应用开发>部署”页面完
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
自动标注数据 针对已经选择的数据和SKU,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 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,并已执行到“SKU创建”步骤,详情请见创建SKU。
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。
标注数据 针对已经选择的数据,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,详情请见标注数据。 自动标注数据 在“数据标注”页面
支持构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 适用场景 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。 合同录入与审核
您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练图像分类模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 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。
定义预处理 使用通用单模板工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。
定义预处理 使用多模板分类工作流上传模板图片后,需要对模板图片进行预处理,通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 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,并上传模板图片,详情请见上传模板图片。
评估模型 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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
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交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并已执行完“数据标注”步骤,详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”
框选参照字段 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。
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
│ IMG_20180919_114945.jpg 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,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745
训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预训
评估模型 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。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
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