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扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度? ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當(dāng)壓縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件來(lái)自:專題結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識(shí)別 提取圖片內(nèi)的文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫(xiě)文字識(shí)別 識(shí)別文檔中的手寫(xiě)文字信息,并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人信來(lái)自:專題
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識(shí)別、銀行卡識(shí)別、道路運(yùn)輸證識(shí)別、車牌識(shí)別、名片識(shí)別、VIN碼識(shí)別、道路運(yùn)輸從業(yè)資格證識(shí)別等卡證圖片上有效信息的自動(dòng)識(shí)別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。 查看詳情 文字識(shí)別 票據(jù)類 票據(jù)類OCR ( Receipt OCR ),支持增值稅發(fā)票識(shí)別、機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票識(shí)別、出租車發(fā)票識(shí)別、火車票識(shí)別、來(lái)自:專題化信息。 ●通用文字識(shí)別,提取圖片內(nèi)的文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。 ●手寫(xiě)文字識(shí)別,識(shí)別文檔中的手寫(xiě)文字信息,并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 ●網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別自,動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科怎樣從圖片中提取文字 怎樣從圖片中提取文字? 通用類OCR ( General OCR ),支持表格識(shí)別、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫(xiě)文字識(shí)別、智能分類識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意格式圖片上文字信息的自動(dòng)化識(shí)別,自適應(yīng)分析各種版面和表格,快速實(shí)現(xiàn)各種文檔電子化。 有哪些應(yīng)用場(chǎng)景?來(lái)自:專題云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自:百科度學(xué)習(xí)的魅力,接下來(lái)要介紹的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型訓(xùn)練正是如此。 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別初探 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中較為簡(jiǎn)單的任務(wù),也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)展較早的方向之一,早期主要用于銀行匯款、單號(hào)識(shí)別、郵政信件、包裹的手寫(xiě)、郵編識(shí)別等場(chǎng)景,目前手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別已經(jīng)達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率,得到大規(guī)模的來(lái)自:百科流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn),統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來(lái)自:百科的文本敏感 內(nèi)容審核 方案。 清晰度檢測(cè) 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測(cè),識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊,廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正,識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等圖像是扭曲的還是整齊的,并對(duì)扭曲的表來(lái)自:百科
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