无服务器图片生成缩略图

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    深度学习 相似图片 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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  • 数据处理场景介绍

    例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片相似图片等问

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 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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  • 图像搜索

    用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 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

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  • 最新动态

    新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体,返回图片中各个目标的具体坐标点,仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增实例交叉查询API接口 给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    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

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索SDK简介 图像搜索概述 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图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 文本相似度(高级版)

    文本相似度(高级版) 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用,调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现,对相同文本,基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据,高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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  • 深度诊断ECS

    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”。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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

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  • 华为图像搜索

    common-search:通用图片搜索,适用于图片库中搜索相似内容或类别的图片。 image-recommend:版权图片推荐,适用于版权摄影图片库中查找并推荐相同或相似版权图片。 image-copyright:图片版权,适用于从海量图片库中快速识别侵权盗用图片。 描述 否 图片描述。 图片规格 否

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 准备图像分类数据

    ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下,图片的目录结构如:“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标

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  • 标注物体检测数据

    对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,则需要

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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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