无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    图片识别训练 更多内容
  • 评估模型

    “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。

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  • 评估模型

    的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务。

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  • 数据处理场景介绍

    过程。通常,用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题,无法被进一步处理。以图像识别为例,用户经常会从网上找一些图片用于训练,但是其质量难以保证,有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求;图片也可能有部分损坏,造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此,数据校验非常重要,

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  • 基本概念

    数据标注 对数据进行场景标记,用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中,出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后,未标注成功或者标注错误的数据,需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集,将这部分样本集中维护,最终重新用于训练,持续提升算法和模型精度。

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  • 更新应用版本

    检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好,建议检测图片标注,标注质

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型,对图片进行分类,模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型,它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。

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  • 工作流介绍

    Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 工作流介绍 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练第二相面积含量测定模型,并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 评

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  • 准备数据

    作为一个蛋糕的种类。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。

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  • 创建SKU

    中。 单击“SKU单品图”右侧的“上传图片”,在本地选择图片,可选择多个图片。 说明: 文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式,选择单品文件夹或者父文件夹,平台将自动生成单品。 每个单品的图片必须大于20张。 一次上传文件大小不能超过10M。

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  • 图片

    在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框,选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后,您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片,单击可以修改当前图片。 缩放模式:单击下拉选项,可以设置图片的缩放模式。可设置为默认、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。

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  • 训练模型

    在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数,即训练中遍历数据集的次数,参数范围[30,100]。 确认信息后,单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“

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  • 图片

    图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面,从“通用组件”中,拖拽“图片”组件至表单设计区域,如图1。 图1 图片 显示名称:设置图片显示名称,默认隐藏显示名称。 选择图片:单击“上传图片”,上传需要展示的图片。 点击放大预览:勾选后,可放大预览图片。 移动端独立设置:勾选后,可给移动端单独设置展示的图片。

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  • 标注物体检测数据

    计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,

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  • ModelArts Pro的应用场景和用户群体

    特定行业下希望解决特定问题的场景。 文字识别套件 用户认证识别 识别证件中关键信息,节省人工录入,提升效率,降低用户实名认证成本,准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单,减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域,有助快速审核。

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  • 图片

    图片地址:支持输入图片地址,来展示图片。 链接:设置单击图片后,跳转的链接地址。 图片设置:设置图片填充方式,并选择对应图片。 数据 在数据中,配置图片组件的数据来源,更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中,配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍,请参见交互设置。 父主题: 媒体

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主

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  • 训练物体检测模型

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体

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  • 使用单模板工作流开发应用

    Pro的文字识别套件提供了通用单模板工作流,通过工作流指引可构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例,帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区,自动训练

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  • 准备数据

    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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  • 回铃音识别

    回铃音识别 座席执行外呼任务时可能会产生大量外呼失败数据,但因座席人员外呼任务繁重无法登记分析失败原因;租户管理员可通过回铃音识别意图进行意图识别,自动识别外呼失败结果后,将结果保存回铃音报表中,为租户管理员提供分析依据。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“ 外呼任务

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  • 名人识别

    名人识别 功能介绍 分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物,返回人物信息及人脸坐标。 前提条件 使用名人识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务,线上用户资源共享,如果需要多并发请求,请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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