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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> 图像显示” ，左侧选择需要配置的设备。 单击“添加图像套餐”，配置图像套餐相关参数。 图2 添加图像套餐 表1 图像显示功能清单 参数 说明 图像调节 支持调节图像基础参数：亮度、饱和度、对比度、锐度。 日夜切换 支持切换昼夜模式，通过调整昼夜模式能帮助摄像机适应低照度条件，体现更高的光灵敏度。

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图像计划 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 图像显示”，左侧选择需要配置的设备。 单击“图像计划”，开启启用计划开关。 默认进入年度计划模式，选中套餐后在表格上框选时间区域，无设置时段执行默认套餐。 图1 年度计划 您也可以单击“昼夜计划”，进入昼夜计划模式，选择白

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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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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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输入图片宽度最大值，如果输入图片宽度超过设定值则按比例裁剪。单位为px。 默认值 -1 表示不做裁剪。 image_max_height 否 -1 输入图片长度最大值，如果输入图片长度超过设定值则按比例裁剪。单位为px。 默认值 -1 表示不做裁剪。 输入要求 算子输入分为两种，“数据集”或“OBS目录”。

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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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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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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面,自带摄像头获取图像为YUV格式 # 自带摄像头默认分辨率为720p，所以YUV图像的大小为(720*3/2,1280) frame = cap.read() # 转换

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金字塔切割：利用金字塔分层切片方法进行影像的切割。 矢量切割：利用矢量的属性、边界进行影像的裁剪。 金字塔图像：以多分辨率来解释图像的一种有效但概念简单的结构就是影像金字塔。一幅图像的金字塔就是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低的图像集合。最底层的分辨率最高，并且数据量最大。随着层数的增加，其分辨率逐渐降低，数据量也按比例减少。

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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识别、图像识别等20+ AI模型部署到边缘节点运行，且提供边缘应用和云上服务协同能力。 图1 丰富的智能边缘应用 支持高性能边缘智能硬件 IEF提供软硬一体化解决方案，为用户提供低成本、开箱即用、云上集中运维的一站式服务，提供华为通用服务器和AI专用硬件，与华为昇腾芯片深度集成，

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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图像与媒体 离线渲染平台/影视动画渲染 场景概述 为了满足观众对于图形图像或影视特效要求不断提高，在渲染环节所占时间和投资比重也越来越大。传统的线下渲染方式已无法满足特效制作公司对于计算资源的重度需求，云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例，开场从

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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