本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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建设目标 中试中心的建设目标如下图所示。 图1 中试中心建设任务目标规划图 中试验证中心主要包括三大专题分别是5G试制工厂、测试平台以及体验中心。 5G试制工厂建设目标 5G试制工厂建设5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区。 5G全互联工厂网络建设目标是打通工

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事件目标 事件目标是事件的处理终端，负责消费事件。 事件网格支持的事件目标如下： 云服务事件目标：已对接事件网格的华为云服务。 自定义事件目标：您自定义的处理事件的服务。

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参考表 目标连接参数说明，填写目标连接的配置信息。 表1 目标连接参数说明 参数 说明 类型 选择“WEBHOOK”。 名称 您自定义的目标连接名称。 目标连接创建成功后，目标连接名称不支持修改。 描述 目标连接的描述信息。 虚拟私有云 选择虚拟私有云，需提前创建。 目标连接创建成功后，虚拟私有云不支持修改。

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什么是图像分类和物体检测？ 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图

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分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框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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标注内容是否被截断（0表示完整）。 occluded String 标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡）。 difficult String 标注目标是否难以识别（0表示容易识别）。 confidence Double 置信度，数值类型，范围0<=confidence<=1，表示机器标注的置信度。 position

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分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框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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服务使用流程 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 使用流程

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明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 图像分类

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有哪些途径可以使用图像识别的API？ 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。关于cURL详细信息请参见https://curl

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列

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ISO/IEC动态图像专家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，Joint Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准，同时也是MPEG-4第十部分。 H.264标准的主要目标是：与其它现有的视频编码标准相比，在相同的带宽下提供更加优秀的图像质量。它既保留了以

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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 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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隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。

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数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km）

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别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 通用图像分类工作流

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