AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习在目标检测 更多内容
  • 深度学习模型预测

    keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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  • 深度学习模型预测

    keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。

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  • 目标检测2D

    目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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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、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 目标检测3D

    目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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  • 最新动态

    域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年12月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新版SDK文档上线 新版SDK可以GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档,参照进行进阶配置。同时增加了更多开发代码的示例。 商用 SDK参考 2021年9月

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  • 模型评测

    模型评测 机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 最新动态

    区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新版SDK文档上线 新版SDK可以GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档,参照进行进阶配置。同时增加了更多开发代码的示例。 商用 SDK参考 2021年7月

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  • 迁移学习

    请按照本节的操作顺序算法工程中完成数据迁移,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 >

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  • 学习项目

    协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可,该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习,被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办,需规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    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

    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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  • 问答模型训练(可选)

    单击“训练”,模型将在后台启动训练,模型的状态可以历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型,需要发布上线,才能生效。发布指定模型后,会替代当前的线上模型版本。 模型管理页面,需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 “上线模型”对话框中,确认模型信息后,单击“确认”上线模型。

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  • 如何开发目标检测类AI应用

    系统会根据数据训练目标检测模型,通常需要花费数小时,因数据量和标签数量而异。 图4 检查模型摘要 查看此训练相关的详细信息,单击“发布”。 如下图所示,状态为“已发布”,表示AI服务发布成功。 图5 已发布 如何在服务编排或脚本中使用AI应用,请参见服务编排中使用AI服务、脚本中使用AI服务。

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  • 图像识别

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别(Image Recognition),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。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    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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  • 自动学习

    求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型,然后在这个基础上修改,这很像普通软件的模板化开发,一个半成品的基础上调优,重新训练模型,提高开发效率。

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