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。

 
 

    深度学习图像分割方法 更多内容
  • 分页查询智能任务列表

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 概述

    用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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  • 什么是图像搜索

    Search)提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索(E-commerce Search)提供电商场景下的搜索能力,目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索,旨在针对入库的图像数据提供

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 概要

    pyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 获取智能任务的信息

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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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

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  • 什么是商标分割?

    什么是商标分割? 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》,如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请,30天左右后,商标局会自动将您的商标注册申请进行分割,部分情况下可能会延迟,具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告,审查不通过部分将进行驳回。

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 语音分割

    语音分割 语音分割是对语音进行分段标注。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。

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  • 迁移学习

    签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 最新动态

    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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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习图像识别技术,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,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 什么是内容审核

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能化业务系统,提升业务效率。 内容审核-图像 图像内容审核,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ,采用人工智能文本检测技术

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 最新动态

    使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术,可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。 公测 产品介绍

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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