目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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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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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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"label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理.json { "frame_id": 0, "labels": [ { "label_meta_name":

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输入路径：选择OBS输入路径。车道线检测输入文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 输出路径：选择OBS输出路径。车道线检测输出文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 3D预标注车道线检测还可以进行以下操作。 表1 3D预标注车道线检测相关操作 任务

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。

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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。

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如何开发目标检测类AI应用 采用计算机视觉和图像处理的方法，发现图像或视频中的对象实例并定位标记出来。 前提条件 OBS桶已预置原始图片目录和标注保存目录。 OBS桶中，用于训练的有效图片至少100张，且确保待检测的目标物体出现在图片中，并占一定的像素面积。 操作步骤 在Astr

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3D回放 3D回放页面支持加载本地OSI，OpenDRIVE文件，以便于回放本地场景。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 任务管理”。 在界面的右上角，单击“3D回放”，进入到3D回放界面。 单击界面右上角“加载本地文件”。 图1 加载本地文件 添加需要加载的本地文件，单击“确认”。界面回放本地文件。

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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。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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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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功能描述 阶段 相关文档 1 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。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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GIS 3D应用 描述 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，可以基于此快速开发GIS 3D场景地图，在大屏或应用中展示。 开放能力 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，提供了初始化的场景，在提供的初始化场景配置中自定义配置进行定制。 如何使用资产 订购并安装部署GIS

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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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内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定目标数据”。界面新增“绑定迁移前的目标数据”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前目标数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前目标数据的数据集实例。

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