错误信息 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档
请检查后重新尝试 216201 image format error 上传的图片格式错误，现阶段我们支持的图片格式为：PNG、JPG、BMP，请进行转码或更换图片 216202 image size error 上传的图片大小错误，现阶段我们支持的图片大小为：base64编码后小于4M，分辨率不高于4096 * 4096，请重新上传图片 216203 image size error 上传的图片base64
产品使用问题 - 文字识别OCR
A: 一般在1s内，识别时间会受图片大小、字数多少影响，但最长不超过7s，一旦超过将自动返回『超时』错误，相应调用不计费。 注：但由于数据传输的网络情况不同，且为百度不可控范围，实际您感受到的响应时间为百度模型识别时间+数据来往传输时间，如出现大量耗时过长情况，请您排查服务器网络状况，适当扩充带宽或对图片进行压缩后上传，如有需要也可 提交工单 联系我们。
错误信息 - 图像搜索 | 百度智能云文档
282112 url download timeout url下载超时，对应的图床/图片无法下载或链路状况不好 ，您可以重新尝试一下，如果多次尝试后仍不行，建议更换图片地址 282113 url response invalid URL返回无效参数， 一般是图片URL抓图失败，由于图床的差异性，抓图服务无法适配所有的图床，部分URL可能抓不到图 ，请将图片下载到本地转码后上传 282114 url
错误信息 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档
请检查后重新尝试 216201 image format error 上传的图片格式错误，现阶段我们支持的图片格式为：PNG、JPG、BMP，请进行转码或更换图片 216202 image size error 上传的图片大小错误，现阶段我们支持的图片大小为：base64编码后小于4M，分辨率不高于4096 * 4096，请重新上传图片 216203 image size error 上传的图片base64
软件说明文档 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
目前仅该版本支持HTTP传图功能 勾选抓拍、注册、心跳三项，并填入上传地址 重传次数可选填，监听端口勿动，心跳间隔建议填写60，比对信息、图片上传的人脸库名单库照片全部勾选，比对推送根据需要进行选择即可 如果使用百度云的http服务器就勾选上百度云 在服务器端填入设备的MAC参数等信息即可 FTP参数 该功能可将设备所有抓拍图片实时上传至FTP服务器内 具体操作如下： 在抓拍比对盒端，进入FTP参数
错误信息 - 图像搜索 | 百度智能云文档
282112 url download timeout url下载超时，对应的图床/图片无法下载或链路状况不好 ，您可以重新尝试一下，如果多次尝试后仍不行，建议更换图片地址 282113 url response invalid URL返回无效参数， 一般是图片URL抓图失败，由于图床的差异性，抓图服务无法适配所有的图床，部分URL可能抓不到图 ，请将图片下载到本地转码后上传 282114 url
错误信息 - 图像搜索 | 百度智能云文档
282112 url download timeout url下载超时，对应的图床/图片无法下载或链路状况不好 ，您可以重新尝试一下，如果多次尝试后仍不行，建议更换图片地址 282113 url response invalid URL返回无效参数， 一般是图片URL抓图失败，由于图床的差异性，抓图服务无法适配所有的图床，部分URL可能抓不到图 ，请将图片下载到本地转码后上传 282114 url
常见问题 - 文字识别OCR
A：基本原理：如果您要识别特定的一类具有固定格式的文档，首先上传一张票据、卡证的图片作为模板（ 用于制作模板的图片要求摆放端正、平整，拍摄时避免过曝，阴影等不良情况 ），然后在模板上框选一些固定的字段作为【参照字段】。后续调用识别接口时，会将新上传的图片以【参照字段】为锚点扭正到和模板图片一致。最后框选需要识别的区域作为【识别区】，框选后在右侧给该识别区命名，点击保存，这便完成了一个模板的制作。
概览 - 文字识别OCR
如需使用此种分类器，无需上传训练集图片，但需保证所有模板均填写了分类关键词 图文协同分类器： 结合关键词文字信息及图片特征进行协同分类，对上传的图片先进行全版面文字识别匹配关键词，如一张图片匹配到不同模板的分类关键词，则再依据图片特征进行区分。
[AI行业案例]-EasyDL助力宁波“智能垃圾分类”推进“塑料减排”
1、样本收集 现场照片上传，挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选，选出适合学习的图片 数据处理，去雾处理，过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练，并产生模型 模型调参，训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优，准确率已能达到94%左右 调优完成，达到预期的效果后进行部署
