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    深度学习-语义分割总结6 更多内容
  • 语义分割2D

    语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 语义分割3D

    语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 语义分割点云标注任务

    语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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  • 语义分割图片标注任务

    语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮,(快捷键4,非小键盘)绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 总结

    总结 本文介绍了在华为云平台上实现SAP的可靠性,可用性,性能和成本效益的最佳实践。在传统基础设施和华为云上部署SAP系统的差异可以忽略不计。在华为云上部署SAP系统时,应该考虑与计算配置,存储,安全,管理和监控相关的一些注意事项,以获得更好的效果。

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  • 项目总结

    敏捷运作方案的案例。 在项目总结阶段,ThoughtWorks将为试点团队再次进行AMM敏捷成熟度评估。从客观的体系总结出团队各个维度的现状、改进点、改进后仍然存在的问题,以及下一步的提升规划,并形成项目总结报告,以保证团队的持续敏捷运行。 图1 总结AMM评估汇总实例 父主题:

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  • 项目总结

    项目总结 项目上线 项目转维 项目总结 归档发布资产 父主题: 交付中心

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  • 项目总结

    项目总结 项目结束之后,项目经理可对整个项目进行总结回顾,支持上传关于对项目总结的相关文档。本模块对项目整个过程中的交付效率(交付时长,需求完成情况,资产信息进行统计)进行自动统计。 图1 项目总结入口 图2 项目总结 父主题: 项目总结

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  • 月度运营总结

    在总览页面右上角,单击“运营总结”,弹出“运营总结管理”窗口。 在目标月度运营总结模块,单击“查看”,进入月度运营总结页面。 如需下载月度运营总结报告至本地查看,您可以单击“下载”,下载后打开压缩包中的“index.html”文件查看即可。 图1 查看月度运营总结 每月1号,企业主机安全也

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  • 功能介绍

    、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注,覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景,实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 经验总结

    经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例: rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如: rdd

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 多语义化

    语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译,当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下: "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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  • 经验总结

    经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如 rdd

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  • 经验总结

    经验总结 使用mapPartitions,按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大,例: rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions,按每个分区计算结果,如 rdd

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