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。

 
 

    深度学习增加图像分辨率 更多内容
  • 新增加密数据

    增加密数据 功能介绍 新增加密数据 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/edm/encryptdatas 表1

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  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 基本概念

    影像。 图像解译 通过图像上反应的颜色、形状,推断目标电磁波特定的差异,进而对目标进行定性识别,作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样,生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术,使处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征

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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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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、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,在左侧导航栏单击“自动学习”,单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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  • 分页查询智能任务列表

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像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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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据和规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务(如大型数据库、大

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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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  • 增加常量字段

    增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子,用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入:无 输出:常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息: 输出字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。 时间格式:字段类型为“DAT

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  • 增加Kafka Topic分区

    增加Kafka Topic分区 操作场景 用户可以通过KafkaUI增加Kafka Topic分区。 安全模式集群下,执行分区迁移操作的用户需属于“kafkaadmin”用户组,否则将会由于鉴权失败导致操作失败。 非安全模式下,KafkaUI对任意操作不作鉴权处理。 增加分区 进入KafkaUI界面。

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  • 增加Kafka Topic分区

    增加Kafka Topic分区 操作场景 用户可以通过KafkaUI增加Kafka Topic分区。 安全模式集群下,执行分区迁移操作的用户需属于“kafkaadmin”用户组,否则将会由于鉴权失败导致操作失败。 非安全模式下,KafkaUI对任意操作不作鉴权处理。 本章节内容仅适用于 MRS

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 增加接入点

    增加接入点 操作场景 选择专业版企业连接网络时,需要执行该操作,在企业连接网络大区内增加多个接入点,实现多个接入点分担总带宽流量。选择基础版企业连接网络可直接跳过该章节。 操作步骤 在管理控制台首页,选择“企业连接 > 企业连接网络”。 单击企业连接网络名称,选择“接入点”页签。

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  • 增加应用组授权

    增加应用组授权 功能介绍 应用组添加用户授权,授权后用户就获得应用组下所有已发布应用的权限访问。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{

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  • 增加或修改标签

    增加或修改标签 功能介绍 该接口主要用于为某个镜像增加或修改一个自定义标签。通过自定义标签,用户可以将镜像进行分类。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v1/cloudimages/tags 请求消息 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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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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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • IMAGE_CONFIG中的结构体

    int:out_width 输出图像宽度。 偶数。128~4096,缩放系数需满足[0.03125, 4]。 unsigned int:out_height 输出图像高度。 偶数。16~4096,缩放系数需满足[0.03125, 4]。 char*:out_buffer 输出图像内存地址指针。

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  • 图像分割

    图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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  • 图像与声音类

    图像与声音类 暂隐图像状态指示 消息名称 MSG_VIDEO_HIDDEN 功能描述 暂隐图像状态指示。一般通过接口WEB_StartSendBlueScreenAPI开始暂隐图像后,或者通过接口WEB_StopSendBlueScreenAPI停止暂隐图像后,会收到这个消息,可

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