无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    深度学习 图片数据集 更多内容
  • 数据集图片无法显示,如何解决?

    数据集图片无法显示,如何解决? 问题现象 创建的数据集,在进行标注时无法显示图片,单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因,无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致,请检查数据集输入位置所在的OBS桶,是否具有访问权限。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于100条

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 数据标注简介

    。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。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelAr

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  • 使用模型

    使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。 1 2 3

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  • 图像搜索

    图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能,查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包(Image

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 准备数据

    算法的基本信息 准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片数据集输出位置:用来存

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  • 概述

    概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 模型训练

    模型训练 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片,至少有2种以上的分类,每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前,请确保已标注的图片符合要求,否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面,单击

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  • 图片

    在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框,选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后,您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片,单击可以修改当前图片。 缩放模式:单击下拉选项,可以设置图片的缩放模式。可设置为默认、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。

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  • 图片

    图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面,从“通用组件”中,拖拽“图片”组件至表单设计区域,如图1。 图1 图片 显示名称:设置图片显示名称,默认隐藏显示名称。 选择图片:单击“上传图片”,上传需要展示的图片。 点击放大预览:勾选后,可放大预览图片。 移动端独立设置:勾选后,可给移动端单独设置展示的图片。

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  • 图片

    左边距:图表到组件边框左侧的距离。 图片地址:支持输入图片地址,来展示图片。 链接:设置单击图片后,跳转的链接地址。 图片设置:设置图片填充方式,并选择对应图片。 数据 在数据中,配置图片组件的数据来源,更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中,配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍,请参见交互设置。

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  • 新建数据集和导入数据

    KPI_60mins:KPI 60分钟数据集 TPC-iSPS11_60:KPI异常检测数据集 amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltec

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  • 入门教程

    推荐)。 创建数据集 本示例使用OBS中的数据作为数据集的输入目录创建数据集。参考如下操作创建一个物体检测类型的数据集,并将数据导入到数据集中。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理 > 数据集”,进入“数据集”管理页面。 单击“创建数据集”,进入“创建

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  • 模型训练

    例输入值的小数位数应在1~5之间。 表1 训练设置参数说明 参数 说明 默认值 数据集版本名称 此版本即数据管理中发布数据集时设置的版本。自动学习项目中,启动训练作业时,会基于前面的数据标注,将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号,您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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