tensorflow人脸检测 更多内容
  • TensorFlow

    maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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  • Tensorflow

    Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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  • Tensorflow训练

    Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后,使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例,您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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  • TensorFlow 2.1

    tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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  • 人脸检测技能

    摄像头部署建议请参见摄像头部署。 技能配置项请参见运行时配置参数。 技能接口设计请参见技能结果上传接口。 基本信息 人脸检测技能的基本信息如表1所示。 表1 技能参数说明 参数 说明 技能名称 人脸检测 技能版本 1.0.9 适用芯片 Ascend 310 OS平台 Linux 应用场景 商超 支持固件版本

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  • 停止人脸检测

    停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后,人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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  • 人脸检测

    人脸检测 功能介绍 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。若照片中存在多张人脸,则返回所有符合条件的人脸特征信息。 前提条件: 请确保您已开通人脸识别服务,具体操作方法请参见申请服务。 约束限制: 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。

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  • 关闭AI人脸检测

    关闭AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStopAPI(后续废弃) 功能描述 关闭AI人脸检测 应用场景 关闭AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/stop?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStopAPI

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  • 开始人脸检测

    开始人脸检测 表1 开启人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/start 接口功能 开始人脸检测功能 接口说明 本接口调用后,开启人脸检测 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置

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  • CCE部署使用Tensorflow

    cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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  • 启动AI人脸检测

    启动AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStartAPI(后续废弃) 功能描述 启动AI人脸检测 应用场景 启动AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/start?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStartAPI

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  • 人脸检测技能开发

    py”,此样例代码文件名称为“main.py”,因此输入“main.py”。 “模型” 单击加号,您可以在弹出框中,选择导入的模型“face-detection-demo”。 “代码上传方式” 选择“在线编辑”,在代码编辑框中直接编辑代码: 单击,把默认文件“index.py”的文件名改为“main.py

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  • 智慧园区人脸检测

    智慧园区人脸检测 环境准备 IEF服务配置 下发人脸检测算法

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型,如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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  • 转换Caffe/TensorFlow网络模型

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • Tensorflow算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • Notebook基础镜像ARM TenSorFlow

    Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种,tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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  • 训练基础镜像详情(TensorFlow)

    训练基础镜像详情(TensorFlow) 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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  • 下发人脸检测算法

    下发人脸检测算法 购买边缘人脸检测算法包。 登录视频分析服务控制台,并选择与边缘节点相同的区域。 在页面左侧导航栏中选择“服务 > 园区智能体”,进入视觉能力包列表,在边缘人脸检测算法包所在行单击“购买”。 图1 购买边缘人脸检测算法包 选择“购买时长”和“视频路数”,单击“立即购买”。

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  • Tensorflow算子边界

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • Tensorflow算子边界

    Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type:Mean 【参数】 value:4-D t

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