可以简单地把AI模型训练理解为学生学习,训练集则为每天的上课内容,验证集即为每周的课后作业,质量更高的每周课后作业能够更好的指导学生学习并找寻自己的不足,从而提高成绩。同理AI模型训练的验证集也是这个功效。 注:学生的课后作业应该与上课内容对应,这样才能巩固知识。因此,验证集的标签也应与训练集完全一致。
试卷分析与识别 接口描述 可对文档版面进行分析,输出图、表、标题、文本的位置,并输出分版块内容的OCR识别结果,支持中、英两种语言,手写、印刷体混排多种场景,支持公式识别、手写竖式识别。 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
本文的主要目的是为了指导用户如何使用物可视离线模式构建运行于内网的可视化应用。 除了离线模式本身的操作流程之外,本文还会包含获取/更新数据等操作,是一个完整的操作流程。毕竟用户使用离线模式不是为了使用静态数据做 Demo,而是需要真实的内网数据做展示的。
默认:印刷文字识别 = handwring_only:手写文字识别 = handprint_mix: 手写印刷混排识别 layout_analysis false string true/false 是否分析文档版面:包括图、表、标题、段落的分析输出 返回参数详情 字段 是否必选 类型 说明 log_id true uint64 唯一的log id,用于问题定位 img_direction false
举个例子:小张入库了5万张海报设计图,都是标准的电子版海报图片,无任何背景干扰;在线下活动时,要根据手机拍摄的海报图片判断是不是跟图库里的设计图重复了,手机实拍时要避免拍到海报图片之外的物体(如墙上的装饰、参加活动的人等各种背景元素),同时要拍到海报的全部或者大部分主体内容,不能只拍到一个海报的小角落就去检索,以免影响检索效果。
举个例子:小张入库了5万张海报设计图,都是标准的电子版海报图片,无任何背景干扰;在线下活动时,要根据手机拍摄的海报图片判断是不是跟图库里的设计图重复了,手机实拍时要避免拍到海报图片之外的物体(如墙上的装饰、参加活动的人等各种背景元素),同时要拍到海报的全部或者大部分主体内容,不能只拍到一个海报的小角落就去检索,以免影响检索效果。
举个例子:小张入库了5万张海报设计图,都是标准的电子版海报图片,无任何背景干扰;在线下活动时,要根据手机拍摄的海报图片判断是不是跟图库里的设计图重复了,手机实拍时要避免拍到海报图片之外的物体(如墙上的装饰、参加活动的人等各种背景元素),同时要拍到海报的全部或者大部分主体内容,不能只拍到一个海报的小角落就去检索,以免影响检索效果。
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utf-8 Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 类型 是否必须 描述 备注 from text 是 翻译源语言 可设置为auto to text 是 翻译目标语言 不可设置为auto q text 是 请求翻译query 单次请求最大长度为6000字符 termIds text 否 术语库id 一次请求最多支持10个术语库,中间用英文逗号隔开;若相同的术语出现在多个术语库中,则排在前面的术语库生效优先级高