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。

 
 

    深度学习人脸角度计算 更多内容
  • 云手机支持人脸识别吗?

    云手机支持人脸识别吗? 因云手机不支持摄像头功能,所以无法人脸识别。 父主题: 咨询类

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  • ModelArts中常用概念

    MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用

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  • 排序策略-离线排序模型

    叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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  • 与其他云服务的关系

    统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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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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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • 与其他云服务的关系

    统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。 父主题: 基础问题

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  • 方案概述

    应用场景一:智能制造 业务痛点 各厂区内管理不便:人员多参与工种多并工排班复杂、人员素质差距大、人员变动频繁,需要大量计算与统计核对; 考勤排班规则复杂,薪资计算海量数据且繁琐; 需对各班组赋能培训; 需对各岗位员工进行全面标准各岗绩效考核、人才盘点分析及核心干部管理; 本方案实现的效果

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  • Namespace和Network

    “通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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  • 人脸检测技能开发

    人脸检测技能开发 针对业务开发者,华为HiLens提供了导入(转换)模型功能和开发技能的功能,您可以自行开发模型并导入华为HiLens,根据业务诉求编写逻辑代码,然后基于您自定义的算法模型和逻辑代码新建技能。 本章节提供了一个人脸检测技能的样例,介绍从模型导入到查看技能效果,新建

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  • 查询所有人脸库

    face_set_id String 人脸库ID,随机生成的包含八个字符的字符串。 face_set_name String 人脸库名称。 create_date String 创建时间。 face_set_capacity Integer 人脸库最大的容量。创建人脸库时,请求参数如果不设置f

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  • 多区域客流分析技能

    多区域客流分析技能 技能描述 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 本技能支持: 根据业务需求划定区域,只统计固定区域内的客流,技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线,对人形经过该线的人数进行统计,返回客流统计信息。

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  • 如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别

    如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前人脸识别服务中,如果传入的图片中包含多个人脸,则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法,实现一张图片中多张人脸的识别(比对/搜索): 调用人脸检测接口,可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息,从

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  • 准备工作

    Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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