人脸识别服务 FRS

人脸识别服务 FRS

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月2,000次免费调用额度

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

活动期间人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月前2,000次调用免费

    pytorch树莓派人脸识别 更多内容
  • PyTorch-py36通用模板

    PyTorch-py36通用模板 简介 搭载PyTorch1.0AI引擎,运行环境为“python3.6”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的Py

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  • PyTorch迁移性能调优

    PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题: 训练业务昇腾迁移通用指导

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  • 为什么使用人脸识别返回数据为空

    为什么使用 人脸识别 返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景,保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求:侧脸不超过30°,抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸,如果人像是横置或倒置,可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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  • 人脸识别服务是否支持私有化部署

    人脸识别服务是否支持私有化部署 人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果,帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题: 产品咨询类

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  • 人脸识别是否可使用证件类照片

    人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片,提取人脸特征时,非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约,人脸识别服务存在一些约束限制,详细请参见约束与限制。 父主题: 产品咨询类

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  • 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配

    代码迁移基础知识 PyTorch官方并不直接支持昇腾的后端,所以官方的版本无法直接利用昇腾设备完成训练加速。当前PyTorch直接支持的后端包括CUDA和AMD ROCm。 PyTorch Adapter作为一个PyTorch“插件”,在已安装PyTorch的基础上安装后,支持

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  • 如何进行人脸识别认证

    如何进行人脸识别认证 华为云人脸识别实名认证是通过现场对着真实本人录制视频。 操作步骤 进入“实名认证”页面,选择“个人认证”。 选择“人脸识别认证”。 系统弹出“人脸识别认证”对话框。 使用华为云APP或手机微信扫描二维码(下图仅为样例图,请扫描页面实时弹出的“实名认证”对话框中的二维码,二维码有效期为15分钟)。

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    "cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • 为什么人脸识别通过率低

    为什么人脸识别通过率低 问题现象 人脸识别出现通过率低,前端需要抓拍多张才能找到阈值(0.93)以上的结果。 问题原因 底库照片质量不好。 前端抓拍条件很差。 前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多,或者底库照片与抓拍的人像相差太多。 解决方案 重新录入底库的照片,将质量差的底库照片更换。

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  • 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例

    方式一:使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业(预置框架) 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”,引擎选择“PyTorch”,PyTorch版本根据训练要求选择。

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  • LLM大语言模型

    Qwen系列基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904) GLM3-6B基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904) Baichuan2-13B基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 训练基础镜像列表

    所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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  • 创建PyTorchJob

    创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务,是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow.org/v

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  • 使用服务

    使用服务 人脸识别提供了Web化的服务管理平台,即管理控制台,以及基于HTTPS请求的API管理方式。人脸识别以开放API的方式提供给用户,用户需要将人脸识别集成到第三方系统后才可使用。 用户需要先在管理控制台开通人脸识别服务,使用第三方系统调用API即可使用服务,具体流程如下:

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT,仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引

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  • 推理基础镜像列表

    myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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  • 使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey

    择训练作业支持的版本,具体支持哪些版本请参考训练作业支持的AI引擎PyTorch的举例:不要选PyTorch-1.0.0、PyTorch-1.3.0、PyTorch-1.4.0。选择如下图: 图1 选择训练作业支持的AI框架 父主题: PyCharm Toolkit使用

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  • Notebook基础镜像列表

    。预置镜像里面包含PyTorchTensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类: 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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  • AIGC文生图

    5基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.T041) Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT,仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像,预置AI应用编排引

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