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

查看更多 →

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

查看更多 →

Double 参数解释： 四元数的y轴方向的虚部分量。它与旋转轴在y轴方向上的投影有关。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 qz 是 Double 参数解释： 四元数的z轴方向的虚部分量。它与旋转轴在z轴方向上的投影有关。 约束限制： 不涉及。 取值范围：

查看更多 →

使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

查看更多 →

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

查看更多 →

ation的方向参数。图片拍摄时相机或手机的旋转信息会记录在方向参数中，浏览器可以根据这个参数信息将图片自动旋转到正确的方向。 设置自适应方向，带有方向参数的图片会先根据方向参数信息进行自动旋转。具体说明如表2所示。 操作名称：auto-orient 表2 自适应方向说明 参数 取值说明

查看更多 →

。 CutOut 随机擦除，在深度学习中常用的方法，用于模拟物体被障碍物遮挡。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转，沿图片水平轴或竖直轴做翻转，是非常常见的增强方法。 lr_ud：选择翻转的方向，lr为水平翻转，ud为竖直翻转。默认值为lr

查看更多 →

非静态）。 推荐的云台转动程序： 从初始位置启动拍摄（假设为90度）。 水平旋转至0度位置(顺时针)，对应云台转动示例图的序号2。 水平旋转至90度位置（逆时针），对应云台转动示例图的序号3。 水平旋转至180度位置（逆时针），对应云台转动示例图的序号4。 恢复到初始位置（90度

查看更多 →

务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

查看更多 →

。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“资产管理 > 数据集”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。 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 当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”

查看更多 →

MPC是否支持视频旋转？ 支持，您可以通过调用API或者转码SDK，在转码时设置视频处理控制参数，对视频进行旋转。 API调用 上传源视频至OBS服务。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口，设置输入输出参数“input”和“output”、转码模板“IDtrans

查看更多 →

部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

查看更多 →

登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

查看更多 →

如何旋转/平移/放大/缩小模型 在“在线可视化区”内，您可以通过鼠标自由改变模型的可视化视角。 旋转模型 在“在线可视化区”内，长按鼠标左键的同时移动鼠标位置，即可旋转模型文件。 图1 旋转模型前 图2 旋转模型后 平移模型 在“在线可视化区”内，长按鼠标右键的同时移动鼠标位置，即可平移模型文件。

查看更多 →

标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

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

查看更多 →

图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作，当前仅支持“自动旋转”操作，系统自动旋转文字方向不正确的图片，保持图片中的文字方向水平。 单击预处理区域左上方的操作图标，调整模板图片的大小、方向等。 ：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在

查看更多 →

AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

查看更多 →

创建物体检测项目 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“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。

查看更多 →