Ein systematischer Ansatz zur Steigerung der Effektivität der Bildverarbeitung
Die Verbesserung der Effizienz der Bilderkennung und -analyse erfordert eine Kombination der folgenden Faktoren:
- Optimierung der VorverarbeitungVergewissern Sie sich, dass das Bild vor dem Hochladen klar ist (300dpi+ wird empfohlen), und verwenden Sie professionelle OCR-Tools, um unscharfe Textbilder vorzubearbeiten.
- Strukturierte BefragungDie dreistufige Befragungsmethode "Beschreibung → Detail → Schlussfolgerung", bei der zunächst eine allgemeine Beschreibung erstellt und dann spezifische Elemente verfolgt werden.
- multimodale KombinationUpload relevanter textlicher Beschreibungen als Ergänzung, um der KI zu helfen, den Kontext zu ermitteln
- FormatanpassungKomplexe Diagramme sollten in das PNG-Format konvertiert werden, wobei die ursprüngliche Auflösung beibehalten werden sollte.
Verbesserungsvorschläge für bestimmte Szenarien: 1) medizinische/technische Zeichnungen: ein Glossar mit Fachbegriffen anhängen; 2) mehrseitige Dokumente: Seiten mit Seitenzahlen hochladen; 3) handschriftliche Inhalte: ein Muster der Handschrift des Verfassers beifügen. Hinweis: In der aktuellen Version werden Tabellen nur begrenzt erkannt, daher wird empfohlen, wichtige Daten manuell zu überprüfen. Die kontinuierliche Optimierung des VISION-Modells wird die Analysefähigkeit weiter verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKunAvatar (kun-lab): ein nativer, leichtgewichtiger KI-Dialog-Client auf der Grundlage von OllamaDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Genauigkeit und der Nutzen der Bilderkennung und -analyse verbessern?
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