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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file_path String 超参敏感度分析图像的保存路径。 请求示例 如下查询training_job_id为e346206c-6fde-4c33-9dcd-55be17858ceb的作业超参敏感度分析结果中超参batch_size的结果图像保存路径。 GET https:/

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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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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对

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用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。 动态资源超卖 CPU Burst弹性限流 提供一种可以短暂突破CPU

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IDE环境资源配置，包括配置“规格”和“实例”，用于模型开发。支持查看当前所有配置了WEB IDE环境资源的项目的环境信息。 创建 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。

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如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频，观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清：1080*1920 高清：720*1280 标清：480*854/480*720 流畅：270*480/270*406

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non_transcoding_template_group 不转码模板组。 适用于不需要转码处理的场景。 system_template_group 视频转码模板组，内置了4k、2k、超清、高清、标清、流畅六种清晰度。 适用于不清楚如何设置分辨率宽高和码率的场景，该模板支持快捷选择画质、格式、水印等。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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1表示生成高精度“FP16 Davinci”模型，推理精度更好。 output_type 网络输出数据类型，“FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 父主题： 管理模型

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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矢量切割：利用矢量的属性、边界进行影像的裁剪。 金字塔图像：以多分辨率来解释图像的一种有效但概念简单的结构就是影像金字塔。一幅图像的金字塔就是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低的图像集合。最底层的分辨率最高，并且数据量最大。随着层数的增加，其分辨率逐渐降低，数据量也按比例减少。 矢量数据：

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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。

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最小距离的能力。超过分辨率的限度，相邻两物体在图像（影像）上即表现为一个单一的目标。通常用单位长度内所能分辨出来的黑白相间的线对数（线对/毫米）来表示分辨率的大小。对于扫描图像，通常以像元的大小来表示其分辨率（即能分辨的最小面积）。在数字摄影测量中，地面分辨率是以一个像素（pixel）代表的地面尺寸（米）。

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