无服务器图片生成缩略图

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    图片识别训练 更多内容
  • 网络图片识别

    网络图片识别 功能介绍 识别网络图片中的文字内容,并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。 该接口支持字体分类功能,支持竖行文本识别。 该接口的使用限制请参见约束与限制,详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 网络图片示例图 约束与限制 支持中英文及部分中文繁体字。

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  • 工作流介绍

    方向上,识别图片中的结构化信息。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别训练分类器 多模板分类工作流可以通过追加训练分类器,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。

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  • 使用多模板工作流开发应用

    目前不支持复杂背景(如户外自然场景、防伪水印等)和文字扭曲图像的文字识别。 用于训练多模板分类器的训练集,需要把各个模板的训练图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包,“zip”包文件大小不超过10M。 例如训练“保险单”模板的训练集,需要把同模板的保险单图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包。 步骤2:新建应用

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  • 评估应用

    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。

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  • 自动学习简介

    训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,用合适的框

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  • 对接OCR识别图片中文字

    在AstroZero中,通过应用与OCR对接,可实现图片或扫描件中文字识别功能。例如,识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 前提条件 已申请身份证识别服务,具体操作请参见开通文字识别服务。 图1 已申请身份证识别服务 已获取AK(Access Key ID)、SK(Secret

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  • 行业套件介绍

    面缺陷识别功能。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 根据工作流指引,开发云状识别服务,通过上传训练数据,训练生成云状识别模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的云状识别功能。 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 根据工作流指引,开发刹车盘类型识别服务,通过上传训练数据,

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  • 训练分类器

    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

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  • 工作流介绍

    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,去掉冗余部分,将图片旋转至水平,保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 在图片模板中框选参照字段,用于矫正图片的方向,进而在正确的方向上,识别图片中

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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  • 工作流介绍

    或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于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热轧钢板表面缺陷检测模型,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

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 (OBS)。

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  • 工作流介绍

    在图片模板中框选识别区,确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片,评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板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。 部署服务 父主题:

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 行业套件介绍

    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。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板,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。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所需使用的模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。

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  • 视觉套件(使用零售商品识别工作流开发应用)

    单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>模型训练”页面。 步骤6:训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示训练详情。 图5 训练详情 步骤7:评估模型 在“应用开发>模型评估”

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  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。

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  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 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。

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  • 训练图像分类模型

    训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。

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  • 工作流介绍

    图1 商品识别工作流流程 表1 商品识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用零售商品识别工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用零售商品识别工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。

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