Uma abordagem sistemática para aumentar a eficácia do processamento de imagens
O aprimoramento da eficácia do reconhecimento e da análise de imagens requer uma combinação dos seguintes fatores:
- Otimização do pré-processamentoCertifique-se de que a imagem esteja nítida antes de fazer o upload (recomenda-se 300 dpi ou mais) e use ferramentas profissionais de OCR para pré-processar imagens de texto difuso primeiro.
- Questionamento estruturadoMétodo de questionamento em três estágios: adoção do método de questionamento em três estágios "descrição → detalhe → inferência", primeiro obtendo uma descrição geral e depois buscando elementos específicos.
- combinação multimodalCarregar descrições textuais relevantes como um suplemento para ajudar a IA a estabelecer a contextualização
- adaptação de formatoRecomendamos que os gráficos complexos sejam convertidos para o formato PNG, preservando a resolução original.
Dicas de aprimoramento para cenários específicos: 1) desenhos médicos/engenharia: anexe um glossário de termos especializados; 2) documentos com várias páginas: faça upload das páginas com números de página; 3) conteúdo manuscrito: forneça uma amostra da caligrafia do autor. Observação: a versão atual tem reconhecimento limitado de tabelas, portanto, recomenda-se que os dados importantes sejam verificados manualmente. A otimização contínua do modelo VISION aumentará ainda mais a capacidade de análise.
Essa resposta foi extraída do artigoKunAvatar (kun-lab): um cliente de diálogo de IA nativo e leve baseado em OllamaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão e a utilidade do reconhecimento e da análise de imagens?
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