无服务器图片生成缩略图

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 相关文档 1 新增实例交叉查询API接口 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。

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如

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查询口令复杂度策略检测报告 功能介绍 查询口令复杂度策略检测报告 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/baseline/password-complexity 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参考表7。 表7 搜索图片输出参数说明 参数 说明 结果总数 搜索结果总数。 结果详情 搜索结果详情。 图片路径 被搜索图片的路径。 图片相似度 查询图片和被搜索图片的相似度，值越接近1表示越相似。 标签名称和标签内容 自定义的标签名称和标签内容。 错误码

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用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参考表7。 表7 搜索图片输出参数说明 参数 说明 结果总数 搜索结果总数。 结果详情 搜索结果详情。 图片路径 被搜索图片的路径。 图片相似度 查询图片和被搜索图片的相似度，值越接近1表示越相似。 标签名称和标签内容 自定义的标签名称和标签内容。 错误码

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数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如

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人脸ID，由系统内部生成的唯一ID。 external_image_id String 人脸所在的外部图片ID。 similarity Double 人脸搜索时用于被检索的相似度。 external_fields Json 用户添加的额外自定义字段。 父主题： 消息对象结构

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说明 人脸检测 人脸检测 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。 人脸比对 人脸比对 人脸比对是将两个人脸进行比对，来判断是否为同一个人，返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸，选取最大的人脸进行比对。 活体检测 动作活体检测 通过判断

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景是夜晚，图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度，值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般呈正态分布，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。

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应用样例：图片行人检测 样例介绍 运行应用样例 父主题： 第一个AI应用

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人脸在图像中的位置。 similarity Double 人脸搜索时用于被检索的相似度。 external_fields Object 用户添加的额外自定义字段。 external_image_id String 人脸所在的外部图片ID。 face_id String 人脸ID，由系统内部生成的唯一ID。

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景是夜晚，图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度，值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般呈正态分布，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。

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果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 FRS服务需要用户通过调用API接口，识别图片中的人脸信息，然后返回JSON格式的识别

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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片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强：

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保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据集样本数应大于100，用于测试的已标注数据应不

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图像数据，Base64编码，要求： Base64编码后大小不超过8MB，建议。 图片为JPG/JPEG/BMP/PNG格式。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。一般情况下超过0.93即可认为是同一个人。 face_set_name String

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文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要

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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片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强：

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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同步OBS图片数据 添加图片：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加图片”，在弹出的对话框中单击“添加图片”并添加。一次上传所有图片的总大小不能超过8MB。单张图片大小不能超过5MB。 同步数据源：将图片数据上传至创建项目

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