低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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low您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别

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低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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category: 对象类目，如给定则不进行对象分类，直接使用该category作为类目。 collapse_key: 去重标签名，如给定则会基于其对搜索结果进行去重。 { "do_det": true, "box": "50,100,200,300", "do_cls":

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图像与媒体 离线渲染平台/影视动画渲染 场景概述 为了满足观众对于图形图像或影视特效要求不断提高，在渲染环节所占时间和投资比重也越来越大。传统的线下渲染方式已无法满足特效制作公司对于计算资源的重度需求，云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例，开场从

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图像识别 图像识别连接器用于对接华为云图像识别服务，可以通过图像识别服务准确识别图像中的内容。 前提条件 使用图像识别连接器前，需要开通华为云图像识别服务。 创建图像识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“华为云服务”类别下的“图像识别”。

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图像审核 图像 内容审核 （V3） 父主题： SDK调用示例

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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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图像标签 功能介绍 图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性。让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加直观。使用时用户发送待处理图片，返回图片标签内容及相应置信度。 URI URI格式 POST /v1.0/image/tagging

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。

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获取人脸图像 表1 获取人脸图像 REST URL格式 访问方法 URI GET /v1/ai/face-detection/picture?id={id} 接口功能 获取人脸检测图片。在收到消息MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT后，根据消息体中 人脸识别 ID获取对应的图像数据。

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图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（同步批量）（V3） 父主题： API

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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