tensorflow人脸检测 更多内容
  • 环境准备

    安装GPU驱动并将GPU驱动文件拷贝到边缘节点指定目录下。 在园区人脸检测场景中,需要使用边缘节点上的GPU能力,所以需要提前在边缘节点上安装GPU驱动,缺少GPU驱动会导致 人脸识别 算法下发失败。 具体操作请参见拷贝GPU驱动文件。 购买DIS通道。 人脸检测场景中,选择DIS作为数据传输通道,将边缘侧

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  • ModelArts中常用概念

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • mox.file与本地接口的对应关系和切换

    python接口一一对应关系。 tf.gfile:指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口,在MoXing中,无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口,下表呈现内容仅表示功能类似,帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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  • 华为HiLens支持的模型必须是ModelArts训练出的模型吗?

    om”格式。 并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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  • 模型推理代码编写说明

    "images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考TensorflowTensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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  • 如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别

    当前 人脸识别服务 中,如果传入的图片中包含多个人脸,则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是可以使用如下方法,实现一张图片中多张人脸的识别(比对/搜索): 调用人脸检测接口,可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息,从原图中将人脸图片截出,可以参考多人脸识别Demo。 再调用人脸识别接口,实现多人脸的比对/搜索。

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  • Notebook中快速使用MoXing

    Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 产品咨询类

    如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 人脸识别是否可使用证件类照片 如何处理未经授权的情况 为什么会出现识别错误的情况 为什么人脸识别通过率低 为什么会请求响应过慢 人脸检测接口可以免费调多少次 如何关闭已申请的服务 调用静默活体检测API,为什么在服务管理页面看不到调用量 人脸识别服务是否支持私有化部署 人

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  • 如何关闭Mox的warmup

    如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm

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  • 在开发环境中部署本地服务进行调试

    端根据AI引擎创建容器,较耗时;本地Predictor部署较快,最长耗时10s,可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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  • 预置商用技能简介

    的技能,也提供官方的预置技能供您购买使用。本章节主要介绍技能市场中预置的商用技能相关描述、基本信息、运行时配置参数和技能结果上传接口。 人脸检测技能:面向智慧商超的人脸采集技能。 多区域客流分析技能:面向智慧商超的客流统计技能。 车牌识别技能:面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽

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  • 创建模型不同方式的场景介绍

    目前不支持的AI引擎,可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为模型,用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型:ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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  • 模型转换失败怎么办?

    om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”,或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界 并非所有模型

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  • 在CCE集群中部署使用Kubeflow

    在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算

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  • 模型包结构介绍

    vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构,与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 创建模型规范参考

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  • 模型转换及打包

    。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件,单击“配置”,配置Tensorflow参数,并单击“确定”。 单击“转换”,可转换得到caffe和prototxt文件,文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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  • 替换TFJob

    "template": { "spec": { "containers": [ {

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  • 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度

    如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend(物体检测/TensorFlow)中可以使用soft NMS,YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息,需要自定义算法进行使用。 父主题: 功能咨询

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  • 批量计算

    在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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  • 开发环境的应用示例

    "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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