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 相似图片 更多内容
  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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(

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是图像识别

    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测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备数据

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据标注

    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 “物体检测”类型的数据集,在标注时,支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 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”页面,单击“继续运行”

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据标注

    已完成标注的图片,或者通过右侧的标签信息,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“自动学习”页面,单击项目名称,进入“自动学习 > 数据标注”页面。项目创建时,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图2 添加本地图片 图3 同步OBS图片数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备数据

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据清洗

    样本目录的图片个数作为数据样本的种类数。 simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时,判定为相似图片,反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是图像搜索

    什么是 图像搜索 图像搜索( Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是人脸识别

    回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸,则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集;通过添加人脸接口向人脸集中添加图片;通过查询人脸

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据标注

    果会更佳,若图像分类相似度较高,则需要更多的图片图片标注 在“数据标注”页面单击“未标注”页签,此页面展示所有未标注的图片数据。依次单击选中待标注的图片,或勾选“选择当前页”选中该页面所有图片,在页面右侧进行图片标注。 图1 图片标注 选中图片后,在页面右侧“添加标签”,输入

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了