无服务器图片生成缩略图

输出一帧图片 显示一张图片。在第一次调用该接口时，Display会根据输入的图片尺寸来设置视频尺寸，此后的调用中skill必须保证输入图片的尺寸与之前的一致，待显示的图片，必须为NV21格式，注意HDMI只支持一路输出且输出图像宽高需要大于等于128，否则会导致输出失败。 接口调用

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输出一帧图片 输出一张图片。注意，在第一次调用该接口时，输出模块会根据输入的图片尺寸来设置视频尺寸，此后的调用中skill必须保证输入图片的尺寸与之前的一致。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Display::Show(const cv::Mat & frame)

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output（任务输出参数） task.output参数结构说明 参数 是否必选 类型 说明 obs 是 Object OBS输出路径，请参见obs字段数据结构说明。 hosting 否 Object HOSTING输出类型，仅云上作业支持，至少选择一种输出类型。使用该输出类型时，用户

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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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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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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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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，默认为0，即铺满整个组件。 图片地址：支持输入图片地址，来展示图片。 链接：设置单击图片后，跳转的链接地址。 图片设置：设置图片填充方式，并选择对应图片。 数据 在数据中，配置图片组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中，配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍，请参见交互设置。

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URL：设置URL后，预览组件和查看发布组件时，单击图片可以跳转到设置的URL页面。 新窗口：单击“新窗口”右侧的勾选框，表示显示新窗口，表示隐藏新窗口。勾选后，单击背景图可以新建一个标签页打开背景图的超链接。 图2 超链接-图片 数据 图3 图片-数据 数据源类型：选择图表的数据源。系统

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图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“图片”组件至表单设计区域，如图1。 图1 图片 显示名称：设置图片显示名称，默认隐藏显示名称。 选择图片：单击“上传图片”，上传需要展示的图片。 点击放大预览：勾选后，可放大预览图片。 移动端独立设置：勾选后，可给移动端单独设置展示的图片。

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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升虚拟人控制体验。 算法运行机制 输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识

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一个转码任务可以有多个输出吗？ 媒体处理服务支持一进多出转码，即一个视频源文件使用一个转码任务输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端和网速的播放需求。 相比一进一出转码任务，一进多出转码任务可提升转码效率。原因如下： 仅需创建一个任务，有效缩短用户操作时间和转码任务排队时间。

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作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output

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同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“

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侵权盗用图片。 描述 否 图片描述。 图片规格 否 实例的图片数量规格。默认为30000000（单位：张），当前仅支持默认规格。缺省值：30000000。 图片标签 否 图片自定义标签，每个实例最多支持10个标签，自定义标签不支持英文字母大写。 输出参数 用户可以在之后的执行动作

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设置，也可手动输入百分比，比例越大透明程度越低。 图1 尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框，选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后，您也可

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图片 图片作为一个基本组件，用于展示图片，用户可以通过“图片地址”属性，来选择图片。图片可以从本地上传，也可以来自 服务器 上的图片库。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 基本”中，拖拽“图片”组件至页面工作区域，如图1。 图1 图片 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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整个容器。 选择“包含”表示图片保持原有尺寸比例，可能会在容器内留有空白。 选择“覆盖”表示图片表示原有尺寸比例，宽高至少有一个和容器一致，可能会让图片部分区域不可见。 选择“无”表示图片保持原有尺寸比例，同时保持图片原始尺寸大小。 数据 在数据中，设置组件的数据来源。更多介绍，请参见如何调用后台接口。

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图片 图片组件用于展示图片的UI元素，提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“图片”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片：将文件拖拽上传区域内，或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调

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