深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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3_*Out.yuv”。该文件像素是1280*720，格式是yuv420sp。 NewVpcTest4函数实现8192*8192的 yuv420sp图像缩放至4000*4000的yuv420sp图像，输出文件名为“NewVpcTest4Out.yuv”。 生成的图像与可执行文件在同一目录下。

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6）两种调用方式，将yuv格式图像编码成jpg图像。 输入图像： 宽1920像素、高1080像素、格式为yuv420sp nv12、名称为“dvpp_jpege_444_1920x1080_1920_1080_nv12.yuv”的图像。 与可执行文件放在同一目录下。 输出图像： 宽192

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# 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式 # 自带摄像头默认分辨率为720p，所以YUV图像的大小为(720*3/2,1280) frame = cap.read() # 转换图片的颜色格式，YUV转BGR需要通过opencv完成

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int：out_height 输出图像高度。 偶数。16~4096，缩放系数需满足[0.03125, 4]。 char*：out_buffer 输出图像内存地址指针。 输出内存大小需要根据输出宽128对齐，高16对齐后的分辨率计算。 unsigned int：yuv_sum 输出图像所有yuv值的和。 预留，暂不支持。

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rank不为0输出原格式的半平面数据。 输出图像： 宽1920像素、高1080像素、输出名称为“dvppapi_jpegd_wxx_hxx_fx_tx.yuv”的图像。 与可执行文件放在同一目录下。 用户可以使用图像显示软件打开输出的yuv图像进行正确性验证。 父主题： DVPP执行器样例使用说明

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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可以参考屏幕共享场景，按照正确时序使用API。 如何进行视频自渲染显示正常图像？ 在开启自渲染后，通过onRenderExternalVideoFrame接口接收SDK回调的图像信息，需要自行解析其中的图像信息，包括尺寸、格式、数据。以YUV格式举例，SDK返回的YUV格式是YUV420，故Y、U、V三分量需要按照下面的方式获取：

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目前AIPP支持Crop（抠图）、Padding两种改变图像尺寸的操作。 图1 改变图像尺寸 对于YUV420SP_U8图片类型，load_start_pos_w、load_start_pos_h、crop_size_w与crop_size_h四个参数必须配置为偶数。抠图后的图像的宽、高需和网络输入定义的w和h相等。

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提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容

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应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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Search）提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力，针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力，目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索（E-commerce Search）提供电商场景下的搜索能力，目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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配置为3 或者5 时，网络输入数据为YUV 图像，但是NNIE 硬件会根据RGB_order配置项自动转为RGB 或者BGR 图像，此时norm_type 配置方法跟image_type为1 时一致。 0：不做任何预处理 1：mean file，减图像均值 2：channel mean_value，减通道均值

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interf

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