AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    利用深度学习提取图像轮廓线 更多内容
  • 数据库水印提取

    需为UTF8编码,请保证数据的完整性以及正确性。 提取方式 单击下拉框选择提取水印的方式,有损列嵌入以及无损列嵌入需要使用按列提取,无损行嵌入则需要使用按行提取。 分隔符 文件中的分割符。例如","。 单击“确定”,完成水印提取任务创建。 查看结果 登录管理控制台。 单击左上角的,选择区域或项目。

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  • 对接华为云API Explorer

    huaweicloud.com/ocr/index.html。 图像识别服务 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。更多介绍,请参见https://support

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  • 方案概述

    完成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计:基于AI和大数据,通过深度学习16.3亿图纸方案,实现精装方案自动设计

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  • 文字识别套件

    快速构建满足不同业务场景需求的 文字识别 服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 支持开发属于自己的文字识别应用,服务自动生成“API

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  • 方案概述

    通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、扬尘源、工业

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  • 云上人脸提取

    云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 云上服务API

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  • 文档提取暗水印

    文档提取暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的WORD(.docx),PPT(.pptx),EXCEL(.xlsx),PDF(.pdf)类型的文档进行文字暗水印提取,用户以formData的格式传入待提取水印的文件,DSC服务以JSON的格式返回从文档里提取的出的文字暗水印内容。

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  • 验证分享提取码

    验证分享提取码 功能介绍 验证分享提取码。 URI POST /koodrive/ose/v1/share/verify 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access Token。调

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  • 响应提取

    响应提取 响应提取提取接口响应结果的某一部分,命名为参数,供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义,后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中,在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数,请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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  • 自定义OCR介绍

    根据工作流指引,创建单模板服务,通过模板训练文字识别模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 根据工作流指引,创建多模板服务,通过多模板训练模板分类器和文字识别模型,实现多模板图像的文字信息结构化提取。 多模板分类工作流 调用API 调用指南,支持通过API调用当前模板服务。

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    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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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 行业套件介绍

    根据工作流指引,创建单模板服务,通过模板训练文字识别模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引,创建多模板服务,通过多模板训练模板分类器和文字识别模型,实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后,支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。

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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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