无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    识别一张图片上的多个物体 更多内容
  • 应用场景

    签,准确识别自然图片中数百种场景、上万种通用物体及其属性,帮助客户高效实现智能媒资管理和融媒体平台建设。 新闻、影视等素材内容归档管理。 内容推荐:识别新闻媒资、影视素材中重点内容,将主体内容标签融入推荐系统,实现个性化准确推送。 广告营销:识别广告主体,将主体内容标签融入营销推荐系统,实现精准营销投放。

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  • 请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗?

    请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗? HiLens Kit自带摄像头没有深度信息。如果是用2D图片做三维物体识别,华为HiLens支持识别。 父主题: 其他问题

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型,基于自己业务需求制定针对性文字识别模型。例如上传两种不同格式发票图片作为模板,训练文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票关键字段。 前提条件

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  • 入门案例:快速创建一个物体检测的数据集

    据集及特定版本。因此,用户需要为准备好数据发布一个版本,具体操作参考发布ModelArts数据集中数据版本。 为了便于后期模型构建和开发,对同一数据源来说,将其不同时间对数据处理和标注按照版本来进行区分,按照需求选择指定版本使用。 图11 创建训练作业数据来源 数据导出

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  • 准备数据

    Browser+是一个比较常用图形化工具,支持完善桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS命令行工具,对于熟悉命令行程序用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好选择。 如果您业务环境需要通过API或SDK执

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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须确保需要识别图片都属于同一类型模板。同一类模板图片,它们有相同版面排布,且要识别的文字类型和位置均要求固定。如果您图片具有多种模板,请考虑使用“多模板工作流”。 确认模板类型后,要准备一张文字清晰图作为模板图片,模板图

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  • 准备数据

    Browser+是一个比较常用图形化工具,支持完善桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS命令行工具,对于熟悉命令行程序用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好选择。 如果您业务环境需要通过API或SDK执

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    适当增加训练数据,会提升模型精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景声音保持一致并且每类音频尽量覆盖真实环境所有场景。 训练集数据质量对于模型精度有很大影响,建议训练集音频采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终模型精度有极

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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:不能有损坏图片;目前支持格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签图片。 基于已设计好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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  • 上传模板图片

    上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己业务需求制定针对性文字识别模型。例如上传某一格式发票图片作为模板,训练文字识别模型就能识别并提取同格式发票关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 (OBS)。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    delArts新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中数据集资产,让零AI基础开发者完成“物体检测”AI模型训练和部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析

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  • 配置区域进入检测

    点连成多边形。 满屏绘制:选择“满屏绘制”。 灵敏度 取值范围为1~100之间整数。默认为“50”。灵敏度值越高,越容易触发告警。 识别模式 物体识别检测位置。 识别模式分为如下三种模式: 中心:以物体中心为判定依据。 顶部:以物体顶部为判定依据。 底部:以物体的底部为判定依据。

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  • 配置人员越线检测

    支持10个点连成多边形。 满屏绘制:选择“满屏绘制”。 灵敏度 取值范围为1~100之间整数。默认为“50”。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体识别检测位置。 识别模式分为如下三种模式: 中心:以物体中心为判定依据。 顶部:以物体顶部为判定依据。

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  • 开启AI质检任务

    每个对象在多张照片中都有识别到符合配置数量,则条目通过 规则4 任意张照片同时满足所有对象,条目即通过 规则5 任意1张照片有对象不满足,则条目不通过 一个KCP可配置多个item,一个item可对应单个或多个智能对象,用户根据评审规则对应区分智能对象建立item,可以更好通过AI评审。

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  • 配置人员在特定区域徘徊、滞留检测

    多支持10个点连成多边形。 满屏绘制:选择“满屏绘制”。 灵敏度 取值范围为1~100之间整数。默认为“50”。 告警容忍时间 在设定检测区域内,如果超过该时间,则产生告警。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体识别检测位置。 识别模式分为如下三种模式:

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  • 准备数据

    Browser+是一个比较常用图形化工具,支持完善桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS命令行工具,对于熟悉命令行程序用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好选择。 如果您业务环境需要通过API或SDK执

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  • 准备数据

    Browser+是一个比较常用图形化工具,支持完善桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS命令行工具,对于熟悉命令行程序用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务较好选择。 如果您业务环境需要通过API或SDK执

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  • 最新动态

    1 对“如何调用API”章节进行整改 更加详细描述了API调用方法,帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片目标物体,返回图片中各个目标的具体坐标点,仅支持家具行业。 公测

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  • 确认智能标注作业的数据难例

    度更高模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例发现操作是系统自动执行,无需人工介入,仅需针对标注后数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例情况,补充类似数据,提升数据集丰富性,进一步提升模型训练精度。 在数据集管理中,对难例管理有如下场景。

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  • 训练物体检测模型

    被用户标注为某个分类所有样本中,模型正确预测为该分类样本比率,反映模型对正样本识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对负样本区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 创建智能标注作业

    选择模型及版本 “我模型”。您可以根据实际需求选择您模型。您需要在目标模型左侧单击下拉三角标,选择合适版本。您模型导入参见创建模型。 “我订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅模型。您需要在目标模型左侧单击下拉三角标,选择合适版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。

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