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。

 
 

    深度学习 标注框提取 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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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  • 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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  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 提取接口

    Interface对话中,提供提取接口的名称和包,选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中,选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口,还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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  • 提取委托

    提取委托 此重构允许您基于现有类的成员选定来创建新类。 执行重构 在代码编辑器中,将光标放置在要将其成员提取到新类的类中的任何位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Delegate。 在打开的Extract Delegate对话中,提供重构参数。

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  • 功能介绍

    功能总览 ModelArts特色功能如下所示: 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产

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  • 功能介绍

    支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效率;也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量,作为底图进行辅助标注,提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析,便于用户直观的了解数据集中不同

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  • 数据标注

    加文件”,您可以在弹出对话中,选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下,选中需要删除的文本对象,单击页面左上角的“删除”,在弹出的对话中,确认删除信息后,单击“确定”。 在“已标注”页签下,您还可以勾选“选

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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 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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  • 提取变量

    提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构,为当前选定的表达式创建新的局部变量: 使用类时,还可以将值提取到新属性中。 父主题: 重构操作

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  • 提取方法

    Alt+M”。 在打开的Extract Method对话中,提供新方法的名称和可见性修饰符,并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如,让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中,其中text和n作为方法的参数。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果:表情基系数。

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  • 数据标注

    数据”,您可以在弹出对话中,选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下,选中需要删除的文本对象,单击页面左上角的“删除”,在弹出的对话中,确认删除信息后,单击“确定”。 在“已标注”页签下,您还可以勾选“选

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  • 启动智能任务

    11:图像的目标数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像中目标的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 数据标注

    支持更多类型的标注。 在标注窗口中,您可以滚动鼠标,放大或缩小图片,方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集,在标注时,支持在一张图片中添加多个标注以及标签。需注意的是,标注不能超过图片边缘。 当图片目录中所有图片都完成标注后,返回“自动

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  • 创建智能标注作业

    计算节点规格 在下拉中,您可以选择目前ModelArts支持的节点规格选项。 计算节点个数 默认为1。您可以根据您的实际情况选择,最大为5。 针对“物体检测”类型的标注作业,选择“主动学习”时,只支持识别和标注矩形。 图1 启动智能标注(图像分类) 图2 启动智能标注(物体检测) 图3

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  • 文档水印提取

    单击“本地文件”,将本地需要提取暗水印的文件上传到DSC平台。 当前DSC服务仅支持对PDF、PPT、Word、Excel格式文件提取水印。 文件上传后,单击“确定”,暗水印内容将展示到弹中。 相关操作 单击目标水印注入任务名称前的,查看OBS通文件水印提取任务的运行情况和状态。 运行中:显示提取水印任务进度。

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  • 提取超类

    Superclass对话中,提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中,选择要提取的类成员。对于方法,选中Make abstract复选框,将提取的方法声明为超类中的abstract方法,并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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  • 提取方法对象

    Object。 在打开的Extract Method Object对话中,提供重构选项。 Create inner class:选择以创建新的内部类。所有局部变量都转换为此类的字段。提供类的名称及其可见性修饰符。 Create anonymous class:选择以创建新对象并提供要创建的方法的名称。

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