智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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图像标签功能可以识别哪些类型的图像？ 图像标签支持的标签种类超过2万种，其中包含实体标签和抽象标签两大类。 实体标签包括：人物、动物、植物、食物、交通工具、日常使用、动作、场景、武器、医疗医护、教育、其他等。 抽象标签包括：金融商业、学科科学、信仰、情感、休闲社交、事件、社会、生活等。

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据，识别身体转化为人体骨骼驱动数据。 对算法输出系数进行平滑处理及异常数据过滤，返回结果。

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low简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，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

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终端将输入的图像按照编码的格式大小进行调整。 拉伸：图像宽高比不固定，将图像拉伸至全屏。 不拉伸：图像宽高比固定，将图像伸至全屏，图像的上下、左右可能有黑边。 缺省值为“不拉伸”。 镜像 终端是否将输入图像左右翻转。 正常：输入图像不翻转。 水平镜像：将输入图像左右翻转，如同从镜子中观看。

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给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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终端将输入的图像按照编码的格式大小进行调整。 拉伸：图像宽高比不固定，将图像拉伸至全屏。 不拉伸：图像宽高比固定，将图像伸至全屏，图像的上下、左右可能有黑边。 缺省值为“不拉伸”。 镜像 终端是否将输入图像左右翻转。 正常：输入图像不翻转。 水平镜像：将输入图像左右翻转，如同从镜子中观看。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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PI将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud.com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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PI将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud.com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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终端将输入的图像按照编码的格式大小进行调整。 拉伸：图像宽高比不固定，将图像拉伸至全屏。 不拉伸：图像宽高比固定，将图像伸至全屏，图像的上下、左右可能有黑边。 缺省值为“不拉伸”。 镜像 终端是否将输入图像左右翻转。 正常：输入图像不翻转。 水平镜像：将输入图像左右翻转，如同从镜子中观看。

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（可选）授权子账号使用图像识别服务 本章节通过简单的用户组授权方法，将图像识别对应区域的“Tenant Guest”权限和对象存储的“OBS Buckets Viewer”策略授予用户组，并将用户添加至用户组中，从而使子账户拥有对应的操作权限，操作流程如图1所示。 示例流程 图1

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终端将输入的图像按照编码的格式大小进行调整。 拉伸：图像宽高比不固定，将图像拉伸至全屏。 不拉伸：图像宽高比固定，将图像伸至全屏，图像的上下、左右可能有黑边。 缺省值为“不拉伸”。 镜像 终端是否将输入图像左右翻转。 正常：输入图像不翻转。 水平镜像：将输入图像左右翻转，如同从镜子中观看。

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型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类

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AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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