无服务器图片生成缩略图

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。 公测

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odelArts在同一区域。 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。

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包含分词、多粒度分词、依存句法分析、命名实体识别、文本相似度和句向量、实体链接、关键词抽取、事件抽取接口等。 语言生成 接口 包含文本摘要、诗歌生成接口。 语言理解 接口 包含情感分析、文本分类、意图理解接口。 机器翻译 接口 包含文本翻译、语种识别接口。

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用API获取 图像搜索 结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能

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请参见 自然语言处理 价格详情中的“按需后付费价格”表。 自然语言处理基础 版API 按照调用次数进行计费，包括分词，命名实体识别（基础版），文本相似度（基础版），句向量，文本摘要，情感分析（基础版），文本分类，意图理解，关键词抽取，语种识别，文档分类。 基础版API单价 * 使用量 请参见自然语言处理价格详情中的“按需后付费价格”表。

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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 图像抓拍质量，等级越高，图片质量越高，占用的存储空间也越大。请根据实际需要选择此设置。 目标整体检测灵敏度 目标整体灵敏度检测，数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人活体，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默活体检测支持单张图片，不支持多人脸图片。 人脸搜索 人脸搜索 人脸搜索是指在已有的人脸库中，查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸，并返回相应的置信度。 人脸库资源管理

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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。 每一类数据尽量多，尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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的种类。零售商品识别工作流可以识别出单张图片中的多个商品。 数据集要求 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

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及扩展问，并按相似得分降序展示搜索结果。 初筛是比较粗略的相似度匹配算法，快速的召回一批比较有可能的问题，然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。

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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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中文（zh）、英文（en） 依存句法分析 中文（zh） 命名实体识别（基础版） 中文（zh）、英文（en）、西班牙文（es） 命名实体识别（领域版） 中文（zh） 文本相似度（基础版） 中文（zh）、英文（en） 文本相似度（高级版） 中文（zh） 句向量 中文（zh） 实体链接 中文（zh）

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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少于20张，样本数达1万张以上性能更优。 为了准确率，建议数据集中标注数据占

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实例，用于零售智能巡店服务的部署，该服务后续提供包括门店签到（门头照相似度判断）、货架陈列盘点（SKU识别+排面分析）、广宣识别、作弊检测（翻拍识别）等零售终端拜访业务。 方案优势 丰富场景： 大模型图像匹配算法，更好适应门头文字遮挡、无牌匾、多门头混淆情况，精准识别翻拍(夜间、强光照等)，批量货架重复检测，拦截跨店照片作弊行为等。

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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。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。

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。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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common-search，通用图片搜索，适用于图片库中搜索相似内容或类别的图片。 image-recommend，版权图片推荐，适用于版权摄影图片库中查找并推荐相同或相似版权图片。 image-copyright，图片版权，适用于从海量图片库中快速识别侵权盗用图片。 description

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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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否则返回原图 :param max_size: 图片长边允许的最大长度（根据具体场景进行设定，在保证文字清晰度的情况下，建议设置小一些） :return: 放缩后的图片或原图 """ height, width = image.shape[:2]

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几何处理，使其具有正射投影性质，即为正射影像。 图像解译 通过图像上反应的颜色、形状，推断目标电磁波特定的差异，进而对目标进行定性识别，作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样，生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术，使处

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