文章编目如何快速高效地开发智能图像识别产品，明确识别任务和确定工程技术路线，技术线无疑是智能图像识别产品开发的重点。 工序线：计划数据准备模型培训测试评估模型的发布总结很重要
如何快速高效地开发智能图像识别产品
本文结合笔者多次开发智能图像识别产品、OCR识别项目的经验，从工程技术的角度对该流程进行总结和介绍
明确任务在开发项目之前，必须明确产品的需求，即任务是什么。
例如，在进行身份证信息的识别之前，需要进行以下交流。
要识别APP场景，是用户通过API调用我们的云识别服务程序，还是识别程序直接在移动端放置了用户上传的身份证图片？ 还是随意成角度放置的用户需要识别哪些关键字段，身份证的另一端不需要识别，可以确定工程技术途径并了解大致识别任务后，着手调查和设计工程技术途径。
开发分两条线，工程一条线，技术一条线
技术线超前，确定技术可行，原型通过验证后，可快速启动施工线。
毫无疑问，技术线是智能图像识别产品开发的重点。 例如在身份证识别项目中，结合场景设计了目标检测、校正、文本检测、文本识别、信息提取等几个步骤。
每个内容都需要技术调查和评估。
YOLO、Faster RCNN、SSD等目标检测方法存在哪些缺点？ 如何进行透视变换，求解变换矩阵。 文本检测方法、CTPN有什么限制？ 文本识别所需的样本数量、样本的获取方法。 如何提取信息是否需要NLP的支持？ 工序线：重要的是，要计划工序线，需要设计前后端的框架，明确开发点。
本文从技术实现方向重点介绍智能图像识别产品的开发流程
数据准备包括以下步骤。
原始数据收集
因为原始数据的内容有可能涉及身份证或银行卡的图像等隐私
可以在不触犯法律的情况下通过内部资源做出贡献，也可以通过互联网获得。 标记数据
可以将取得的原始写真集打上标签，提交给外包专业团队。
在这一节中，您需要设计标签的格式和保存方式。 标签建议使用labelme
例如，可以使用create polygons创建文本检测和标识标签，或使用create points创建键标签扩展数据
由于原始数据集规模有限，需要通过透视变换、模糊、抖动、背景融合进行图像增强，以提高训练效果。 数据生成(部分情况下可用) ) ) )。
关于印刷文字识别等，可以用工具机用假文字生成文字图像集。 是比较容易使用的工具。 模型训练是从数据集分割训练、测试用数据，利用训练数据集进行模型测试。
在某个产品的开发过程中，可能需要训练多个模型以满足功能要求。
例如，在身份证识别APP应用中，需要训练以下模型。
目标定位模型实现身份证目标的位置尺寸坐标检测。 关键点检测模型实现身份证关键点的坐标检测，求解透视变换矩阵，对图像进行校正。 文本检测模型实现了文本区域的定位。 文本识别模型实现文本区域内字符串的预测。 各模型需要根据具体场景选择合适的开发算法。
模型训练可能持续1天至1周，需要时不时观察模型训练的输出，并根据loss的变化调整训练姿势。
测试评估此处的测试评估不仅测试单个模型的效果，还测试模型集成后的效果
测试建立的测试集，评估单一模型精度和集成后的整体精度。
模型的发布在测试集中很好，可以发布模型。
一般需要freeze graph，将模型文件和权重文件合并为一个文件，便于发布。
在某些APP应用场景中，可能需要压缩模型以适合目标设备。
在多模型版本中，为了实现完整的产品功能，需要根据技术路线和方案进行集成。
通过搭建开放平台对外提供识别服务，可以对外输出AI能力。
总结好了。 如何快速高效地开发智能图像识别产品，你记住了吗？ 什么？
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