产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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构造图像预处理器 构造并初始化一个预处理器,用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 接口调用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()

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获取摄像机位置图像 接口名称 WEB_CameraPosImage(后续废弃) 功能描述 摄像机控制操作 应用场景 获取摄像机位置图像 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CameraPosImage 参数 无 返回值 表1 获取摄像机位置图像返回值

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的withUrl或withImage方法配置图像信息（image和url参数二选一）

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的url或image方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的Url或Image方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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单击“创建项目”，图像分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 图像分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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媒资图像标签（分类） 标签识别 父主题： API

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媒资图像标签（检测） 功能介绍 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。 与媒资图像标签（分类）相比，媒资图像标签（检测）还能返回图像的坐标位置。 前提条件 在使用媒资图像标签服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的url或image方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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对接ModelArt识别图像和文字 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI智能模型，管理全周期AI工作流。 在AstroZero中，通过配置Mo

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给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 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。 公测 产品介绍

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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CommitID在代码仓库中显示如图1。 图1 CommitID 克隆深度 可选参数。 克隆深度是指距离最近一次提交的提交次数，该值越大，检出代码的深度越深。深度为正整数，推荐最大深度为25。 例如：克隆深度5就表示只克隆最新5次提交记录以及提交之后的最新内容，不克隆历史提交。 子模块（submodules）自动更新

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter 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。

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