Framework封装了底层的多媒体处理库（摄像头/麦克风驱动模块Media_mini），以及D芯片相关的图像处理库（DVPP）和模型管理库（ModelManager），另外开发者也可以使用熟悉的视觉处理库OpenCV。在此之上，HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发

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添加标签：单击“添加标签”可增加多个标签。 启用语音内容标注（语音分割） 仅“语音分割”类型数据集支持设置，默认关闭。如果启用此功能，支持针对语音内容进行标注。 启用团队标注（语音分割） 仅“语音分割”类型支持团队标注，因此选择创建语音分割类型时，支持设置是否启用团队标注。 启用团队标注功能，

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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：图像的饱和度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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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。

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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，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新

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图片标注 图像分类 物体检测 图像分割 父主题： 人工标注

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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：图像的饱和度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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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后，会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。

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1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注

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Framework封装了底层的多媒体处理库（摄像头/麦克风驱动模块Media_mini），以及D芯片相关的图像处理库（DVPP）和模型管理库（ModelManager），另外开发者也可以使用熟悉的视觉处理库OpenCV。在此之上，HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发

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对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如，假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后，源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如，创建如下间隔分区表，并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 description

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hilens_m opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_calib3d opencv_videoio opencv_features2d opencv_flann opencv_photo opencv_video

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低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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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：图像的饱和度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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low您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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