深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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装修公司整装等业务截流，寻求业务范围扩张（如定制企业升级整家、成品企业增加定制模块等），但转型难度大； 线上投放获客成本高，线下竞争激烈，转单率低； 企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱； 企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作；

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算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用

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模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理

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左侧工具栏“2D3D互转开关”，开启状态下，平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。 选择标注类别。标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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开启后无法对地面点云进行标注。 暂无 无 删除 选中3D框后单击图标或快捷键可删除框。 Shift+D 无 长宽互换 可对3D框的xy值进行互换。 T 无 补框 仅3D联合任务和2D3D关联标注任务点开2D图会显示此工具，当3D框缺少对应2D框时可使用此工具。 暂无 从上至下依次为： 全部添加

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语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例： 在图引擎编辑器左侧的算法区内，选择PagePank算法并设置参数。 单击运行算法分析，分析结束后您可以在绘图区看到查询结果所展示的图。 单击绘图区左上角的3D切换按钮，画布上的图将会切换成3D的图画面。

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拖拉标注框顶点修改。 图5 点云标注框 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。 锚点：在Octopus标注平台点云标注类型

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3D回放 3D回放页面支持加载本地OSI，OpenDRIVE文件，以便于回放本地场景。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 任务管理”。 在界面的右上角，单击“3D回放”，进入到3D回放界面。 单击界面右上角“加载本地文件”。 图1 加载本地文件 添加需要加载的本地文件，单击“确认”。界面回放本地文件。

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高级筛选 单击“查看3D”可以看到小分子和靶点的对接构象。 图7 查看3D 单击配体对比，可以计算对接后的构象与输入小分子的 RMS D值和输入小分子和靶点的相互作用2D图。 图8 设置配体对 图9 配体对接结果图 单击查看2D相互作用图，可以看到对接后的小分子构象与蛋白的2D相互作用图。 图10

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拖动鼠标时，即可切换为自由视角。 2D/3D切换：可单击“2D/3D”，可切换2D，3D场景。 8 视频播放控件 控制视频播放暂停回放按钮，支持逐帧和倍速播放。 回放图层 在回放图层区域，可以选择不同图层，多层次观看3D回放视频。 真值物体：包含选项有真值物体类型及ID、物体模型，可控制真值物体显示或隐藏。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。

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2D预标注 2D预标注当前支持目标检测和车道线检测两种标注功能。2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当前生效在线服务”，修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”

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目标追踪2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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单击2D数字人设置，打开2D数字人设置页面。 图1 2D数字人设置 单击“”按钮，进入新建2D数字人页面。 图2 新建2D数字人 名称：不包含特殊字符且长度不超过64位的字符串。 描述：不包含特殊字符且长度不超过255位的字符串。 角色：选择数字人的角色。角色数据请联系系统管理员进行添加。 背景：上传角色分辨率对应的背景图。

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3D预标注车道线检测 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 创建任务 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。 单击右上角“创建”。 填写创建任务信息。 图1 创建任务 名称

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