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

 
 

    图像相似度对比 更多内容
  • 分子搜索

    输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法:可以选择ECFP4 Tanimoto相似或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似来搜索相似比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库:最多可选择10个数据库。

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  • 版本对比分析

    版本对比分析 场景描述 同一个流程默认只有一个发布版本,但可以存在多个历史版本。版本对比分析功能是通过对比某个版本与其前一个版本话务和业务指标,分析版本变化前后对指标的影响,达到评估流程调整的效果。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > 版本对比分析”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。

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  • DDL工具测试对比

    DDL工具测试对比 测试步骤 创建4张表,表结构如下: CREATE TABLE if not exists users ( `rid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `nid` bigint(20) DEFAULT

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  • 分子优化

    的分子数过少,建议可以适当放宽强约束的条件设置,比如相似可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化,优化后的分子相似较高,新颖性较低,建议可以适当收紧强约束的条件设置,比如相似可以收紧到0.3~0.7等等,正常情况下相似设置按照默认即可。 弱约束:优化后的小分子不必要满足

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  • 批量更新样本标签

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 图像分割

    图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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  • 准备数据

    不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果,图像分类项目中,建议训练数据集保证每类图片超过100张。 为了保证模型的预测准确,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。 OBS上传文件规范 如

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  • PyTorch迁移精度调优

    到.csv表格中。 当前支持计算Cosine(余弦相似)、MaxAbsErr(最大绝对误差)和MaxRelativeErr(最大相对误差)这三种评价指标,通过设定相似阈值和最大绝对偏差限来判断API运行时是否存在精度问题。 安装ptdbg_ascend工具。 下载最新的whl

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 创建配体相似性图计算任务

    false } ] } 响应示例 状态码: 201 配体相似图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题: 药物通用接口

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  • 召回策略

    在UserCF算法中使用,生成的相似矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量,计算相似时,过滤掉共同记录小于最小交叉的item。 默认值:1。 物品活跃 物品过滤用户的活跃阈值。 取值范围:1-10000。

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  • 图像显示

    图像显示 OSD配置 图像套餐 图像计划 父主题: 配置指导

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  • 图像计划

    图像计划 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 图像显示”,左侧选择需要配置的设备。 单击“图像计划”,开启启用计划开关。 默认进入年度计划模式,选中套餐后在表格上框选时间区域,无设置时段执行默认套餐。 图1 年度计划 您也可以单击“昼夜计划”,进入昼夜计划模式,选择白

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  • 查询对象对比任务概览

    String 生成对比结果报告文件的状态: INIT:初始状态。 EXPORTING:对比结果导出中。 EXPORT_COMPLETE:对比结果导出完成。 EXPORT_COMMON_FAILED:对比结果导出失败。 report_remain_seconds Long 对比结果报告文件

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  • 查询健康对比任务详情

    表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 对比任务ID。 type String 对比类型: object_comparison:对象对比。 lines:行对比。 account:用户对比。 start_time String 开始时间,UTC时间,例如:

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  • 下载对比任务结果文件

    compare_type 否 String 对比任务类型: contents: 内容对比。 lines:行数对比。 random:抽样对比。 objects_comparison:对象对比。 compare_job_id 否 String 对比任务的ID,内容对比、抽样对比、行数对比场景必填。 请求参数

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  • DRS对比任务耗时预估

    DRS对比任务耗时预估 对象对比:根据源库查询性能,一般会在几分钟内返回结果,如果对象数据量特别巨大,对比时长可能达到几十分钟。 行数对比:使用select count方式,查询速度跟数据库性能相关。 内容对比:在数据库没有压力并且网络正常的情况下,对比速度大概是5M/s。 用户

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  • 对比数据实例

    实例进行对比,并给出对比结果及详情,方便用户快速定位不一致的数据。 API:使用“数据服务管理 > 全量数据服务 > 系统管理API”下的“属性对比API”,进行 数据实例 间的关系(包含关系属性)差异对比。具体操作请参见全量数据服务。 本文指导您如何在应用运行态页面上对比数据实例。

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  • 表结构对比与同步

    完成,单击“下一步”。 图3 创建任务 在对比阶段页面,您可查看对比对象信息及在对比列表中选择需跳过的对比项,单击“提交对比”。 查看对比进度,在对比项列表中单击“查看日志”获取对比详情信息,并支持下载DDL。 图4 查看日志 在“对比阶段”页面单击“下一步”,进入“同步阶段”,

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  • 应用场景

    应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等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。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件

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  • 查询对象对比任务详情

    target_db_value String 在目标库的值。 status Integer 对比结果,0为不一致,2为一致,3为未完成。 error_message String 错误信息。 请求示例 查询对象对比任务表对象对比详情。 https://{endpoint}/v3/054ba152d4

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