AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习图像特征图 更多内容
  • 图像类说明

    图像类说明 图像类服务类型目前包含通用图像搜索、通用商品搜索、服装商品搜索等。 通用图像搜索 搜索类型 通用图像搜索目前支持IMAGE/KEYWORD/TEXT三种搜索类型,用户可根据业务需要选择启用一种或多种搜索类型。 IMAGE: 图像检索。 KEYWORD: 关键词检索。 TEXT:

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  • 图像与媒体

    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

    API,并通过form-data类型的表单参数上传片,此处填写表单参数的参数名。 Base64编码 获取片方式为“Base64编码”时,此处填写片文件Base64编码字符串。要求base64编码后大小不超过10M。 URL路径 获取片方式为“URL路径”时,此处填写片的URL路径。 目前支持:

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  • 超分图像重建

    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片,返回经过超分图像重建后的结果片。 前提条件 在

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  • 图像审核

    图像审核 图像 内容审核 (V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 获取人脸图像

    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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  • 批量更新样本标签

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 特征选择

    如果存在多个数据操作流,可重命名操作流对象的变量名,以避免冲突。 单击标,运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大,而大多数特征对模型训练无效,可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的标,选择“数据处理 > 特征选择 > 选择列”,界面新增“选择列”内容。

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 什么是图像识别

    利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容,识别主体内容的坐标信息。 2 主体识别示例 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的

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  • 查询单个样本信息

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 更新团队标注验收任务状态

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 特征操作

    检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”,保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”,执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列,按照样本数据行的维度,通过求和、求均值,构造出新的特征列。例如,两个特征列ID1(2

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  • 特征画像

    到后面的特征选择、算法推荐,会有不同的策略,有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容,如1所示。 1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的标,运行代码。 通过运行结果左侧两个可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布。运行结果右侧的参数说明,如表1所示。

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  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 查询智能标注的样本列表

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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  • 查询团队标注的样本信息

    23:基于scale的数据增强与原预测结果不一致。 24:基于translate的数据增强与原预测结果不一致。 25:基于shear的数据增强与原预测结果不一致。 26:基于superpixels的数据增强与原预测结果不一致。 27:基于sharpen的数据增强与原预测结果不一致。 2

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