订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot

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请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗？ HiLens Kit自带摄像头没有深度信息。如果是用2D图片做三维物体识别，华为HiLens支持识别。 父主题： 其他问题

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对用户传入的图像可以返回图像中物体的坐标位置、物体名称、所属类别及置信度信息。 名人识别 名人识别服务能分析并识别图片中包含的明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 主体识别 主体识别服务对用户传入的图片能通过后台算法判断图片主体，并返回主体坐标。 翻拍识别 目前仅支持部分条形码的翻拍识别，可以检测

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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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角的“开启”，启用算法。 暂停：停止启用算法。 关闭“算法描述”页签，单击算法后的图标，（例如），查看算法效果。您也可以登录到摄像机Web界面查看算法效果。 请确保摄像机实况画面内存在待检测的物体，待检测物体会被识别并框出来。 图2 查看算法效果 父主题： 算法购买和安装（离线）

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Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1：准备训练数据

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标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应

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取值范围为1～100之间的整数。默认为“50”。灵敏度值越高，越容易触发告警。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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部署物体检测服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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中主体相对单一的场景，将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称，适合图片中有多个主体的场景，针对下图检测出图片包含树和汽车。

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。

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在设定的检测区域内，如果超过该时间，则产生告警。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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取值范围为1～100之间的整数。默认为“50”。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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准备IVS1800算法 算法文件命名规范（基于Hi3559A） 命名规范：服务商名称_目标物体_H-版本号-32/64位算法标识符.xxx.rpm 举例：如fws_helmet_H-V1.0.0-1.xxx.rpm 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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准备ITS800算法 算法文件命名规范（基于昇腾310） 命名规范：服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例：如fws_helmet_A-V1.0.0-1.tar.gz 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词，且

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