满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测） 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框，可能存在以下报错： Error bandbox. 针对其他类型的项目（图像分类、声音分类等），无需关注此问题。

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时，网络输入数据为YUV 图像，但是NNIE 硬件会根据RGB_order配置项自动转为RGB 或者BGR 图像，此时norm_type 配置方法跟image_type为1 时一致。 0：不做任何预处理 1：mean file，减图像均值 2：channel mean_value，减通道均值 3：

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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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输出参数配置结构体2(预留，暂时不支持)。 详见•NORMAL_OUT_CONFIG结构体。 ROI_CONFIG*：next 下一个ROI_CONFIG结构体指针。 多框时配置，单框时配置为NULL。 CROP_CONFIG结构体 成员变量 说明 取值范围 int：enable 是否需要进行裁剪操作。 0：不需要裁剪。

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DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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验，否则只进行数据生成。 image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、自然语言处理理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用 12% 自然语言处理理论和应用 8% 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍

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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 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 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，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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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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图说TDIS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TDIS 01 了解 可信分布式身份服务为个人和企业用户提供统一的分布式身份标识，支持多场景、细粒度的可验证凭证管理能力。 产品介绍 产品概述 产品功能 03 入门 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、秘钥托管等扩

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是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户

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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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文字识别 服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 印章识别 支持JPEG、JPG、PNG、BMP、TIFF、PDF格式，多页PDF默认识别第一页，或者您可以指定要识别的页码。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 支持单图多印章识别。 支持图像中印章任意角度的水平旋转。

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本示例中，作业分析结果的输出类型为DIS。在创建作业前您需确保DIS通道已开通成功，开通方法请参见开通DIS通道。

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创建负载通道 进入API中心服务页面。 在左侧导航栏选择“API网关代理 > API策略”。 单击“负载通道”页签，进入到负载通道列表页面。 单击“创建负载通道”，配置基本信息。 表1 基本信息配置 信息项 描述 通道名称 自定义负载通道名称，用于识别不同的负载通道。 端口 负

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更新通道信息 功能介绍 本接口用于更新指定通道的通道信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/streams/{stream_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。

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开通DIS通道 开通 数据接入服务 的请参见《数据接入服务用户指南》中的“开通DIS通道”。具体操作请参见开通DIS通道。

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查询通道详情 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname="dis-test1" #已存在的通道名 配置好以上参数后，执行describeStream_sample.py文件默认调用describeStream_test方法。

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