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    图片批量裁剪工具深度学习 更多内容
  • 裁剪图片

    裁剪图片 该接口用于裁剪一张图片。 接口调用 hilens.Preprocessor.crop(src, x, y, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图,必须为NV21的格式。宽度范围[64

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  • 裁剪图片

    1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式,请把输入的源图片转换为NV21格式,详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标,范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标,范围[0, 1080], 2的倍数。 w 缩放宽度,范围[64

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  • 深度学习模型预测

    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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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 可以裁剪镜像吗?

    可以裁剪镜像吗? 在导入外部镜像文件时,建议您使用操作系统官方发行版本进行系统构建,避免对发行版本进行裁剪及高度定制,以减少问题发生概率。 操作系统发行版本由操作系统厂商进行不定期版本更迭,部分系统版本厂商已停止维护,不再发布问题修复及安全补丁,建议及时关注厂商公告进行系统升级更新,保证您系统的健壮性。

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 数据扩增

    do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Crop 图片裁剪,随机裁剪图片的一部分作为新的图片。 crop_percent_min:各边裁剪占比的随机取值范围的最小值。默认值为0.0。 crop_percent_max:各边裁剪占比的随机取值范围的最大值。默认值为0.2。 do_

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据

    使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 操作场景 根据rowkey的取值模式、范围、字段名、字段值对HBase做批量删除。 操作步骤 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行,并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。 hbase

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 操作场景 您可以按照自定义的方式,通过命令批量导入数据到HBase中。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符,只能由字母、数字和下划线组成。

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 操作场景 支持根据RowKey的命名规则、RowKey的范围、字段名以及字段值进行批量更新。 操作步骤 执行如下命令更新从“row_start”到“row_stop”的行,并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。 hbase

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据

    使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 操作场景 您可以按照自定义的方式,通过命令批量导入数据到HBase中并创建索引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据,导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符,只能由字母、数字和下划线组成。

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  • 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据

    使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 操作场景 支持根据RowKey的命名规则、RowKey的范围、字段名以及字段值进行批量更新。 操作步骤 执行如下命令更新从“row_start”到“row_stop”的行,并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。 hbase

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  • 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率

    提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件,然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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  • 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据

    使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 操作场景 根据rowkey的取值模式、范围、字段名、字段值对HBase做批量删除。 操作步骤 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行,并且把输出结果定向到“/output/destdir/”。 hbase

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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  • 定义预处理

    :单击图标,在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围,然后单击“裁剪”,调整图片的大小。 :单击图标,在“图片旋转”窗口,鼠标选中调整图片的方向,然后单击“确认”,调整图片的方向。 :单击图标,向左旋转图片90°。 :单击图标,向右旋转图片90°。 :单击图标,缩小图片大小。 :单击图标,放大图片大小。

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