- 最新动态
- 功能总览
- 服务公告
- 产品介绍
- 快速入门
- 用户指南(基础版控制台)
- 用户指南(专业版控制台)
- 最佳实践
- 开发指南
- API参考
- SDK参考
-
常见问题
- 其他问题
- 计费问题
- 算法类问题
- 管理数据
- 管理产品
- 购买/定制技能
- 安装/启动技能
- HiLens Studio使用
- 技能开发
- 管理设备
- 注册设备
-
端侧设备HiLens Kit
- 设备介绍
- HiLens Kit硬件操作
-
HiLens Kit系统操作
- 如何使用SSH登录设备?
- 为什么更改设备系统密码后,使用新密码可以使用浏览器登录华为HiLens智能边缘管理系统,但是无法使用PuTTY登录设备?
- 如何对HiLens Kit系统进行底层操作?
- HiLens Kit可以导入自定义的Python模块吗?
- 如何在HiLens Kit安装yum?
- 如何管理设备文件?
- 如何在HiLens Kit安装软件包?
- 如何使用root登录设备,并关闭连接超时?
- 基于Python的openmv 的设备,是否支持通过调用API去调用HiLens Kit的技能?
- HiLens Kit不能显示中文怎么办?
- HiLens Kit如何清除已保存的wifi信息?
- HiLens Kit 如何使用命令行连接无线网络
- HiLens Kit如何配置永久性DNS?
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
展开导读
链接复制成功!
难例上传介绍及说明
1.1.2固件版本开始支持边缘AI难例发现算法,如果要使用难例上传相关接口,请先升级固件版本到1.1.2,详情请见升级固件版本。
当前主要支持的难例发现算法如下。
- 图片分类
CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy)
原理: 根据推理结果的交叉熵,判断熵是否小于交叉熵,小于则为难例。
输入: 推理结果prediction classes list,例如[class1-score, class2-score, class2-score,....],class-score表示类别得分,其范围为[0,1]。
输出: True or False,True是难例,False是非难例。
- 目标检测
IBT (image-box-thresholds)
原理:box_threshold框阈值用于计算图片难例系数,推理结果的置信度得分小于阈值的数量占总输出推理框的百分比;img_threshold图阈值用于判断该图片是否是难例。
输入: prediction boxes list,,例如[bbox1, bbox2, bbox3,....],其中bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label],x和y为框的坐标,score表示置信度得分,label表示类别标签,score的范围需要为[0,1]。
输出: True or False,True是难例, False是非难例。
CSF(confidence score filter)
原理:box_threshold_low和box_threshold_up框阈值用于判断该图片是否是难例,方法是只要有一个输出框置信度得分在区间[box_threshold_low, box_threshold_up],就判断该图片是难例。
输入:prediction boxes list,,例如[bbox1, bbox2, bbox3,....],,其中bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label],x和y为框的坐标,score表示置信度得分,label表示类别标签,score范围为[0,1]。
输出:True or False, True是难例, False是非难例。