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    深度学习图像分割和其他分割方法 更多内容
  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 解析Pascal VOC文件

    解析Pascal VOC文件 解析xml文件支持本地OBS,如果是OBS,需要Session信息。 PascalVoc.parse_xml(xml_file_path, session=None) 示例代码 指定xml路径,通过调用parse_xml来解析获取xml文件的信息。

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  • 标注数据如何导出

    标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像其他类型的数据集可以使用版本发布功能。

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  • 从OBS导入数据到数据集场景介绍

    OBS导入数据方式分为“OBS目录”“Manifest文件”两种。 OBS目录:指需要导入的数据集已提前存储至OBS目录中。此时需选择用户具备权限的OBS路径,且OBS路径内的目录结构需满足规范,详细规范请参见从OBS目录导入数据规范说明。当前只有“图像分类”、“物体检测”、“表格”、“文本分类”“声音分

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  • 小城镇全场景三维模型生产

    自定义工程名,用户可以选择修改“工程名”“工程位置”,但是“工程位置”会被限定在特定的目录下。“工程名”“工程位置”都设置好后单击“确定”。 图2 新建工程-2 步骤二:导入图像文件 图像文件导入到实景三维建模操作台前请先检查图像文件是否已上传到实景三维建模云平台的“存储管理”模块中。 准备好图像文件后,请按以下步骤导入:

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  • 启动智能任务

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果预测结果不一致。 3:预测结果训练集同类别数据差异较大。 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。

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  • 雷达图

    轴标签:设置极轴的最大值最小值 颜色:设置极轴的颜色。 宽度:设置极轴的宽度。 图2 极轴-雷达图 分割线 颜色:设置分割线的颜色。 线条数量:输入数值或单击设置分割线的线条数量。 线条样式:设置分割线的样式,可为实线、虚线或点画线。 线条宽度:输入数值或单击设置分割线的线条宽度。 图3

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  • 创建ModelArts人工标注作业

    填写标注作业基本信息,标注作业的“名称”“描述”。 根据您的需求,选择“标注场景”“标注类型”。 图1 选择标注场景标注类型 针对不同类型的标注作业,需填写参数不同,请参考如下类型标注作业对应的参数介绍。 图片(图像分类、物体检测、图像分割) 音频(声音分类、语音内容、语音分割) 文本(文本分类、命名实体、文本三元组)

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  • 分页查询智能任务列表

    分页查询智能任务列表,包括“智能标注”“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习“预标注”两类。 “主动学习”表示系统

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  • 3D预标注

    3D预标注 3D预标注当前支持目标检测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”。 选择“3D预标注”页签。 单击右上角的“添加文件”。

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  • 对列表分区表分割分区

    对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如,假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7')将分区channel2分割为两个分区,并更新Global索引。

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  • 对列表分区表分割分区

    对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如,假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7')将分区channel2分割为两个分区,并更新Global索引。

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  • 获取智能任务的信息

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果预测结果不一致。 3:预测结果训练集同类别数据差异较大。 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。

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  • 对列表分区表分割分区

    对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如,假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7')将分区channel2分割为两个分区,并更新Global索引。

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  • 对列表分区表分割分区

    对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如,假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7')将分区channel2分割为两个分区,并更新Global索引。

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  • 华为人工智能工程师培训

    希望了解华为人工智能产品人工智能云服务的使用、管理维护的人员 培训目标 完成该培训后,您将系统理解并掌握Python编程,人工智能领域的必备数学知识,应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法深度学习的预备知识深度学习概览,华为云EI概览,图像识别基础编程

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  • 算法备案公示

    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,识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据,识别身体转化为人体骨骼驱动数据。

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  • 其他类数据集格式要求

    注,需包含annotations,train,val文件夹,annotations文件夹下用train.jsonval.json记录训练集验证集标注,trainval文件夹下保存具体的图片。具体示例如下: ├─annotations │ train.json │

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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、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeedAccelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型大规模数据集的训练。D

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