AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 相似图像 更多内容
  • 更新团队标注验收任务状态

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 什么是园区智能体

    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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  • 创建配体相似性图计算任务

    创建配体相似性图计算任务 功能介绍 创建配体相似性图计算任务。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph 表1 路径参数

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  • 删除配体相似性图计算任务

    删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    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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  • 什么是人脸识别

    人脸检测是在图像中准确识别出人脸的位置和大小。用户通过该服务,可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比,该服务可以返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。

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  • 自动学习简介

    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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  • 横向联邦学习场景

    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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  • 查询单个智能标注样本的信息

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 数据生成

    成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 StyleGan算子概述 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,随机生成相似图像。StyleG

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  • 查询智能标注的样本列表

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 图像分类

    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(新版)

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  • 图像审核

    图像审核 图像 内容审核 (V3) 图像内容审核(V2) 图像内容审核(批量)(V2) 图像内容审核(异步批量)(V2) 父主题: SDK调用示例

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  • 图像审核

    图像审核 图像内容审核(V3) 图像内容审核(V2) 图像内容审核(批量)(V2) 图像内容审核(异步批量)(V2) 父主题: SDK调用示例

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  • 图像审核

    图像审核 图像内容审核(V3) 图像内容审核(V2) 图像内容审核(批量)(V2) 内容审核-图像(异步批量)(V2) 父主题: SDK调用示例

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  • 创建项目

    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“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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  • 查询团队标注的样本信息

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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