语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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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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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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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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在背景区域，通过鼠标左键单击负点（非目标对象区域的点），修正多边形。在多边形区域未包含的前景区域左键单击正点，修正多边形。 重复单击正或负点，修正预测的多边形，直到多边形达到较好的效果。 一般情况下，单击3-5个点即可达到较好效果，如果超过10个点还未达到较好效果，则此对象的此次交互式标注基本无效，建议退出。 再

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图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。

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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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和其他服务的关系 设备发放服务与其他服务的关系如表1所示。 表1 与其他服务的关系 交互功能 相关服务 位置 创建设备时，需要使用 设备接入服务 创建的产品 设备接入服务（IoT Device Access，IoTDA） 创建产品 创建自定义策略时需要使用函数 函数工作流 服务（FunctionGraph）

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和其他服务的关系 对象存储迁移 服务与其他服务的关系如表1所示。 表1 与其他服务的关系 相关服务 交互功能 位置 对象存储服务 （Object Storage Service，OBS） 将源端对象数据迁移至华为云创建的OBS桶中。 创建单个迁移任务 创建迁移任务组 数据加密服务（Data

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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大区和区域的对应关系 表1 大区和区域的对应关系 大区 区域 中国大陆 华北-北京一 华北-北京四 华北-乌兰察布一 华东-上海一 华东-上海二 华南-广州 华南-深圳 西南-贵阳一 亚太 中国-香港 亚太-新加坡 亚太-曼谷 亚太-雅加达 南非 非洲-约翰内斯堡 拉美西 拉美-圣地亚哥

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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多语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译，当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下： "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括

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位置：设置边框的位置，支持配置上、下、左、右和四周。 宽度：设置边框的宽度。默认值为0px，范围为0~50px。 样式：设置边框样式，根据需求选择“无”、“圆点”、“虚线”和“实线”。 颜色：设置边框显示的颜色。 圆角：给元素添加圆角效果，设置圆角的大小和位置。 默认值为0px，范围为0~500px。

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AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示：最大可查询时间范围=统计周期×1440当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。时间范围与统计周期的关系如下表所示，监控关系如表1所示。

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关系建模和维度建模的区别？ 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构

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