]，class-score表示类别得分，其范围为[0,1]。 输出： True or False，True是难例，False是非难例。 目标检测 IBT (image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分

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图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Image 01

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键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利

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ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。 使用ModelArts VS Code插件进行模型开发（Ascend） MindSpore VS Code Toolkit工具 目标检测 本案例以Ascend

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具体的输入输出格式，用户需根据模型功能或业务场景重新选择新的输入输出模式来覆盖内置的未定义模式，如图像分类模型应选择预置图像处理模式，而目标检测模型则应选择预置物体检测模式。 使用未定义模式的模型将无法部署批量服务。 如何使用模板 您需要先将模型包上传至OBS。模型文件应存放在m

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功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息 （直接从源数据labels

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更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段

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*< > \”，不得超过256个字符。 类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。

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评测时，仅需提供模型即可，具体目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例 如果要将自定义模型用于评测，启动文件请参考如下示例，以2D目标检测为例： # -*- coding: utf-8 -*- """ 用户自定义启动脚本，用于模型评测 """ # 用户推理入口，函数名不限

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在创建工程时选择“pedestrian_detection”工程模板将会创建图片行人检测样例工程，该样例是一个图片类的ModelBox应用样例，通过读取图片，经过目标检测的模型得到图片中行人的位置。 图片行人检测工程中根目录有requirements.txt文件，意味着该工程需要安装第三方python依赖

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Object 标签类别的多种语言输出。 instances Array of ImageMediaTaggingInstance Objects 目标检测框信息，该字段为空（为兼容图像标签V2版本保留该字段，可忽略）。 表7 i18n_tag 参数 参数类型 描述 zh String 中文标签。

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在创建工程时选择“vehicle_detection”工程模板将会创建视频车辆检测样例工程，该样例是一个视频类的ModelBox应用样例，通过读取视频，经过目标检测的模型得到视频中车辆的位置。该样例中“src”目录下预置了视频车辆检测的具体实现，它包含“flowunit”和“graph”两个目录，分别代表功能单元和图。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像

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该服务对于给定的高速视频，提供了流量监测、车速监测、违停事件检测及拥堵检测等功能。 边缘城管事件-占道经营检测 该服务提供了占道经营检测功能，在目标检测区域内，对出店经营、无照游商等占道经营行为进行检测、告警。当检测到告警行为时，会上报告警信息。 边缘城管事件-垃圾检测 该服务提供了垃圾

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"labels":[], "labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。 { 'label_meta_id': 168,

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绘制检测线，选择“绘制线”，在实况区域内单击绘制。 检测模式 请根据实际需要选择抓拍模式。 目标检测 目标整体检测 目标和目标整体检测 发送目标属性 开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图

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测结果详情。 查看威胁情报溯源 本部分介绍如何查看威胁情报溯源。 前提条件 已启用产品集成，具体操作请参见启用产品集成。 操作步骤 进入目标检测结果的详情页面，在“攻击源信息”中，单击“威胁情报溯源”。 图3 威胁情报溯源 选择威胁情报分析平台。 图4 分析平台 在弹出的确认框中

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中硬遗留检测 32 偏色诊断 48 逆行 1 遮挡检测 17 音频有无告警 33 停车侦测 49 异常车牌 2 目标检测 18 音频陡降告警 34 机非人 50 交通拥堵 3 3559目标检测 19 音频陡降告警 35 过线计数 51 倒车 4 3559目标识别 20 区域进入 36 微卡口

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SearchOptionalParam 参数 是否必选 参数类型 描述 do_det 否 Boolean 是否进行目标检测，默认为true。 box 否 String 目标矩形框坐标，如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。格式为“x1,y1,x2,y2”（无空格），x1/y1为目标左上角

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主体的类别，现阶段分为：main_object_box（主要主体）和bounding_box（边缘主体）。 location location object 目标检测框位置信息，包括4个值: width:检测框区域宽度 height:检测框区域高度 top_left_x:检测框左上角到垂直轴距离 to

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