图像识别 Image 

 

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

 
 

    图像识别相似度 更多内容
  • 自然语言处理基础

    到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析,将一句话分析出主谓宾结构,将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似 对文本对进行相似计算,详细内容请参见文本相似接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针

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  • 创建元素链接

    ”。 权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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  • 删除配体相似性图计算任务

    删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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  • 发布测试

    勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集,设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高,用户的说法与语料的相似要求越高,技能识别越严谨;阈值越低,用户的说法与语料的相似要求越低,技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束,单击右侧操作列的“线上发布”按钮,开始发布该版本上线。

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  • 技能管理中有多个技能,如何匹配技能

    技能管理中有多个技能,如何匹配技能 智能问答机器人 通过模型判断用户问法与语料的相似得分,选择使用相似得分高的技能,无法人工干预模型匹配。 父主题: 智能 问答机器人

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  • 图像识别SDK简介

    图像识别SDK简介 图像识别概述 图像识别(Image Recognition),是指利用计算机对图像进行分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,包括媒资图像标签,名人识别,主体识别,翻拍识别,图像标签等。 图像识别以开放API(Application Programming

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  • 自然语言处理基础服务接口说明

    自然语言处理基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别(基础版) 命名实体识别(领域版) 文本相似(基础版) 文本相似(高级版) 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题: API

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  • 什么是人脸识别

    。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比,该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似。如果两张图片中包含多张人脸,则在两张图片中选取最大的人脸进行相似比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸

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  • 自然语言处理服务有哪些调用限制?

    单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别(基础版) 20 命名实体识别(领域版) 20 文本相似(基础版) 20 文本相似(高级版) 2 句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要(基础版) 20 文本摘要(领域版) 2

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  • 相似文档排序召回检索函数和操作符

    相似文档排序召回检索函数和操作符 ### 场景1: 功能说明:基于BM25算法族计算两个文本间的相似,只对使用BM25索引的查询有效。 左参数类型:text 右参数类型:text 返回值类型:double precision 代码示例: -- 建表及BM25索引 gaussdb=#

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  • 自然语言处理基础版和领域版的区别

    表1 区分基础版和领域版的接口 接口类型 接口 自然语言处理 基础服务接口 命名实体识别(基础版) 命名实体识别(领域版) 文本相似(基础版) 文本相似(领域版) 语言生成 服务接口 文本摘要(基础版) 文本摘要(领域版) 语言理解 服务接口 情感分析(基础版) 情感分析(领域版)

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。 适用场景 标签传播算法(Label Propagation)适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。

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  • 问答诊断

    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,并根据相似得分重新排序,按得分倒序展示结果。

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  • 精度校验

    --cosineDistanceThreshold=0.99 其中,--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍最大为5%,--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似至少为99%,--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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  • 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据

    abel”的值为“red”的结果。 前置过滤查询:先执行过滤条件检索,筛选出符合条件的结果;然后,对这些筛选后的候选结果进行向量相似检索,以找出最相似的向量。 查询示例如下: POST my_index/_search { "size": 10, "query": {

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  • ModelArts Pro的应用场景和用户群体

    自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等自然语言处理相关技术,计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型,精确匹配出语义相似的内容,快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超

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  • AI开发基本概念

    类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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  • 标签传播算法(label_propagation)

    标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/

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  • 创建ModelArts数据清洗任务

    simlarity_threshold 否 0.9 相似阈值。两张图片相似程度超过阈值时,判定为相似图片,反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值,判定为相似图片,反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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  • 什么是图像搜索

    什么是 图像搜索 图像搜索( Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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  • 漏洞管理服务如何判定SQL注入风险?

    漏洞管理服务如何判定SQL注入风险? 对于存在运算或判断等表达式的请求,当扫描结果与原请求相似大于90%时,漏洞管理服务就会判定存在SQL注入风险。 父主题: 产品咨询类

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