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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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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什么是图像识别 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Inter

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媒资图像标签 名人识别 主体识别 翻拍识别 图像标签 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 有哪些途径可以使用图像识别的API？ 调用图像识别的API/SDK失败时怎么处理？ 为什么实际调用次数与界面记录次数不一致？ 调用API接口请求超时怎么处理？ 更多 远程登录

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相关文档 1 新版API文档上线 改进了本服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，帮助用户更加熟练运用服务。 商用 API参考 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 整改API参考手册 对图像识别API参考手册进行整改，优化用户的体验 商用 API参考 2020年4月

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即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗？ HiLens Kit自带摄像头没有深度信息。如果是用2D图片做三维物体识别，华为HiLens支持识别。 父主题： 其他问题

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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： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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功能描述 阶段 相关文档 1 对“如何调用API”章节进行整改 更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“资产管理

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0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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API概览 图像识别服务所提供的API为自研API。通过使用图像识别服务的自研API，您可以完整的使用图像识别服务的如表1所示功能。 表1 接口说明 API 说明 媒资图像标签（分类）-标签识别 标签识别服务使用时，用户发送待处理图片，返回图像标签内容及相应置信度。 媒资图像标签（检测）

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自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目

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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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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列

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准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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