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片自动分类并进行结构化识别。 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。 上传图片后，右侧会显示模板识别结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。
BMP。 图片最大边不大于4096px，最小边不小于100px，且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里，并压缩成zip文件，文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 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。
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张工作流数据处理会报错。此外，为优化模型，建议对金相图像的第二相边界标注清晰。 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。 ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732
在“应用开发>评估”页面，单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。 图3 上传在线图片 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。 单击“开始识别”，右侧会显示识别结果。 如果不正确，可单击“创建新模板”，重新创建一个模板，或者单击“上一步”，对当前模板进行修改。
数据集状态 上传的训练数据可以是已标注的数据，也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。 数据集模板可在选择“数据集状态”后，单击下方的“文本分类已标注数据模板”或“文本分类未标注数据模板”，下载数据集模板至本地查看。 本样例
标签。 数据格式 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。 训练数据集 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。
“字段类型”指待识别文字的内容，您可以在默认字段类型中选择，当前可选择的默认字段类型包括“姓名”、“数字”、“常规”、“电话号码”、“地址”、“金额”、“长数字”、“长字段”，每个识别区可选择多个字段类型。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以在字段类型下拉框单击“创建新字段类型”，创建新字段类型。
“字段类型”指待识别文字的内容，您可以在默认字段类型中选择，当前可选择的默认字段类型包括“姓名”、“数字”、“常规”、“电话号码”、“地址”、“金额”、“长数字”、“长字段”，每个识别区可选择多个字段类型。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以在字段类型下拉框单击“创建新字段类型”，创建新字段类型。
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