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社区首页 >专栏 >文字识别OCR服务,降价啦!

文字识别OCR服务,降价啦!

原创
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腾讯云AI
修改于 2018-11-22 02:03:43
修改于 2018-11-22 02:03:43
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摘要:腾讯云文字识别OCR服务除了推出价格实惠的预付费资源包外;后付费模式价格也进行了降价调整;降价不降质,您可以结合自身业务场景灵活选择付费方式。

定价详情

免费接入

无论您选择预付费或后付费的计费方式,您当月都可以免费享受1000次的免费调用,该1000次免费次数将以资源包的形式配送,优先扣除。

后付费价格

文字识别OCR

月接口调用总量

1000<调用量≤1万

1万<调用量≤10万

10万<调用量≤100万

100万以上

身份证

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

名片

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

行驶证/驾驶证

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

银行卡

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

营业执照

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

车牌

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

通用印刷体

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

通用手写体

0.15 元/次

0.10元/次

0.06 元/次

联系商务

增值税发票

0.50元/次

0.35元/次

0.20元/次

联系商务

计费&结算方式

后付费

每月接口调用总量达到某个阶梯后,所有调用量按该阶梯的单价进行计费,阶梯越高,单价越低。次月1~3日会出本月账单,本月结算完成后,将以本月账单金额的120%作为次月费用的预估对账户进行冻结,该冻结在下月结算时先进行解冻再进行下月额度的扣费。

费用计算示例

后付费费用计算示例:

示例一

用户当月累计调用身份证识别接口 900 次,因当月调用量不足1000次,本次使用无需扣费。

示例二

用户当月累计调用驾驶证识别接口 9000 次,按照阶梯到达的计算方式,所需支付的费用计算如下: (9000-1000)*0.15=1200(元)

示例三

用户当月累计调用通用印刷体识别接口 90000 次,按照阶梯到达的计算方式,所需支付的费用计算如下: (90000-1000)*0.10=8900(元)

示例四

用户当月累计调用银行卡识别接口 900000 次,按照阶梯到达的计算方式,所需支付的费用计算如下: (900000-1000)*0.06=53940(元)

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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【哈工大团队】动态ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录14)
本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,2020年1月24日录用,2020年2月13日在IEEE官网公布。
用户7368967
2020/05/27
4730
【哈工大团队】动态ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录14)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录17)
在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。
用户6915903
2020/05/04
3210
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录17)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录14)
这次再尝试解决过拟合,把残差模块的数量减少到2个,自适应参数化ReLU激活函数里面第一个全连接层的权重数量,减少为之前的1/8,批量大小设置为1000(主要是为了省时间)。
用户6915903
2020/05/04
2950
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录14)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录16)
在调参记录15的基础上,将第一个残差模块的卷积核数量,从16个增加到32个,同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的1/16,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。
用户6915903
2020/05/04
4740
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录16)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录6)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105627351
用户6915903
2020/04/22
4430
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录6)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录7)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105628681
用户6915903
2020/04/22
3760
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录7)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录12)
本文在调参记录10的基础上,在数据增强部分添加了zoom_range = 0.2,将训练迭代次数增加到5000个epoch,批量大小改成了625,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
用户6915903
2020/05/04
4320
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录12)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录13)
从以往的调参结果来看,过拟合是最主要的问题。本文在调参记录12的基础上,将层数减少,减到9个残差模块,再试一次。
用户6915903
2020/05/04
3650
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录13)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录5)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105610584
用户6915903
2020/04/22
4770
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录5)
【哈工大团队】动态ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录13)
从以往的调参结果来看,过拟合是最主要的问题。本文在调参记录12的基础上,将层数减少,减到9个残差模块,再试一次。
用户7368967
2020/05/27
4540
【哈工大团队】动态ReLU:自适应参数化ReLU及Keras代码(调参记录13)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录8)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105670981
用户6915903
2020/04/22
3960
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录8)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录1)
本文采用了深度残差网络和自适应参数化ReLU激活函数,构造了一个网络(有9个残差模块,卷积核的个数比较少,最少是8个,最多是32个),在Cifar10数据集上进行了初步的尝试。
用户6915903
2020/04/21
3770
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录1)
一种Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU激活函数(调参记录1)
自适应参数化ReLU是一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,在2019年5月3日投稿至IEEE Transactions on Industrial Electronics,在2020年1月24日(农历大年初一)录用,于2020年2月13日在IEEE官网发布预览版。
用户7368967
2020/05/23
5240
一种Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU激活函数(调参记录1)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录10)
本文在调参记录9的基础上,在数据增强部分添加了shear_range = 30,测试Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数在Cifar10图像集上的效果。
用户6915903
2020/04/24
5520
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录10)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录20)Cifar10~94.17%
在之前的调参记录18中,是将深度残差网络ResNet中的所有ReLU都替换成了自适应参数化ReLU(Adaptively Parametric ReLU,APReLU)。
用户6915903
2020/05/17
4370
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录20)Cifar10~94.17%
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录19)Cifar10~93.96%
由于调参记录18依然存在过拟合,本文将自适应参数化ReLU激活函数中最后一层的神经元个数减少为1个,继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在Cifar10数据集上的效果。
用户6915903
2020/05/09
4270
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录19)Cifar10~93.96%
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录11)
本文在调参记录10的基础上,将残差模块的数量从27个增加到60个,测试采用Adaptively Parametric ReLU(APReLU)激活函数的深度残差网络,在Cifar10图像集上的效果。
用户6915903
2020/05/04
3690
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录11)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录2)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515
用户6915903
2020/04/21
4460
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录2)
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录4)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105601313
用户6915903
2020/04/22
4670
深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录4)
一种Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU激活函数(调参记录2)
https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105590515
用户7368967
2020/05/23
5190
一种Dynamic ReLU:自适应参数化ReLU激活函数(调参记录2)
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