问题一：文字识别OCR接口中获取OutputQualityInfo质量参数的信息，云市场和官网版本是否一致？
文字识别OCR接口中获取OutputQualityInfo质量参数的信息，云市场和官网版本是否一致？
参考答案：
云市场： "quality_info": false # 是否输出身份证质量分信息，默认为否（包括 是否是翻拍、是否是复印件、完整度评分、整体质量分数、篡改分数）
官网“OutputQualityInfo boolean
是否需要身份证质量检测功能，默认不需要。
身份证质量检测功能包含：是否翻拍，是否是复印件，完整度评分，整体质量分数、篡改指数。
注意：如果需要设置此参数，请使用最新版本 SDK。如果不需要设置此参数，您无需更新 SDK。
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问题二：文字识别OCR 验证码识别准确率高么？
文字识别OCR 验证码识别准确率高么？
参考答案：
不支持验证码的识别
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问题三：文字识别OCR在做单证票据信息抽取标注的过程中，目标区域和KV区域有什么区别？
文字识别OCR在做单证票据信息抽取标注的过程中，目标区域和KV区域有什么区别？
参考答案：
您好，文字识别OCR的单据票证信息抽取标注对于卡证类型如何选择以及区别解释如下：
目标区域：单据票证所在区域，对应单据票证的外边框，用于定位。
KV区域：单据票证中所需识别的Key-Value字段。
对于单证票据占图片比例低于70%的图片，推荐选择目标区域以锁定识别区域。
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问题四：请问文字识别OCR模型训练失败在哪查看原因？
请问文字识别OCR模型训练失败在哪查看原因？
参考答案：
当OCR模型训练失败时，可能的原因包括但不限于数据质量问题、模型设计不当、训练过程中的参数设置错误等。为了查找训练失败的具体原因，您可以采取以下步骤：
- 检查数据质量：确保训练数据的质量满足OCR模型的需求。数据应该清晰、无噪声，并且包含正确标注的文本信息。如果数据质量不佳，模型可能无法从中学习到有效的特征。
- 审查模型结构：检查模型的设计是否合理，是否存在过拟合或欠拟合的问题。同时，确认模型的输入和输出是否符合预期。
- 调整训练参数：训练参数的设置对模型的训练结果有很大影响。不合适的学习率、批量大小或迭代次数都可能导致训练失败。
- 查看日志文件：通常在模型训练过程中会有日志文件生成，记录了训练的详细信息。通过查看这些日志，可以了解到训练过程中是否出现了异常情况或者错误信息。
- 使用调试工具：如果您使用的是特定的OCR框架或云服务平台，那么平台可能提供了调试工具或错误诊断功能，帮助您定位问题所在。
- 咨询社区或支持服务：如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试在相关的技术社区发帖求助，或者联系服务提供商的技术支持。
总的来说，通过上述步骤，您应该能够找到OCR模型训练失败的原因，并采取相应的措施来解决问题。在实际操作中，可能需要结合具体情况进行多次尝试和调整。
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问题五：请问文字识别OCR一个12000·一个6000有什么区别？
请问文字识别OCR一个12000·一个6000有什么区别？
参考答案：
识别的票据不同。
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