无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    图片相似度比对 深度学习 更多内容
  • 约束与限制

    系统不保存用户图片或视频。 人脸检测/比对/搜索 人脸比对输入的两张图片总大小小于8MB。 图片大小小于8MB,由于图片过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长,建议小于1MB。 图片分辨率小于4096*4096,图片中人脸像素大于80*80,建议120*120以上。 为保证识别效果,人脸图片建议要求如下:

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  • 创建ModelArts数据选择任务

    表1 高级参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 simlarity_threshold 否 0.9 相似程度阈值,两张图片间的相似大于阈值时,其中一张会作为重复图片被过滤掉。取值范围为0~1。 do_validation 否 True 是否进行数据校验,可填True或者F

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  • 获取智能任务的信息

    accurate:准确型,除已标注样本外,会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊来聚类。 annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则,默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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  • 上传数据集失败如何处理?

    为了保证模型的预测准确,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。

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  • 创建配体相似性图计算任务

    false } ] } 响应示例 状态码: 201 配体相似图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题: 药物通用接口

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 应用场景

    应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件

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  • 目标抓拍

    开启后,会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏 数字越大,灵敏越高,漏检率会降低,相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图像抓拍质量,等级越高,图片质量越高,占用的存储空间也越大。请根据实际需要选择此设置。 目标整体检测灵敏 目标整体灵敏检测,数字越大,灵敏越高,漏检率会降低,相应的误检率会提升。

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  • 导入和预处理训练数据集

    tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集,该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist

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  • 线上课

    填写课程信息 基础信息:课程名称、课程介绍、课程封面、课程分类、原创标识 添加课件:支持从素材库选择/本地上传视频、音频、图片及各类文档文件作为课件,最多可添加多达50个,文件视频限2G内、音频限100M内、文档限200M内;图片限10M内;课件上传后需要转码,越大的文件转码时间越长,建议单次上传不要超过5个

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  • 提交排序任务API

    用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置,预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_msg

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  • 报表

    基于类EXCEL报表编辑器,通过快速报表向导,灵活的取数公式,帮助用户快速、准确地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯,所见即所得的报表绘制过程,零学习成本; 与总账系统无缝集成,内置取数公式,保证报表数据的及时和准确; 报表数据格式化存储,快速满足企业各种数据分析需求;

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 图片

    尺寸位置 全局样式 图片:选择图片,您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框,选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后,您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片,单击可以修改当前图片。

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  • 图片

    图片 图片作为一个基本组件,用于展示图片,用户可以通过“图片地址”属性,来选择图片图片可以从本地上传,也可以来自服务器上的图片库。 在标准页面设计界面,从“基本组件 > 基本”中,拖拽“图片”组件至页面工作区域,如图1。 图1 图片 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上,单击,可查看组件说明。

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  • 图片

    使用相对地址:使用图片的相对路径。 高级设置 在高级设置中,可设置图片填充类型。 图3 高级设置 图4 图片设置页面 图5 上传图片/视频 单击“选择图片”,在页面单击目录后的和,可管理图片目录。单击“上传图片/视频”,可进行上传操作。 选择“填充”表示图片不保证保持原有比例,图片拉伸填满整个容器。

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  • 图片

    图片 图片组件用于展示图片的UI元素,提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域,从“常用控件”中,选择“图片”组件,并拖拽至设计区,如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片:将文件拖拽上传区域内,或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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  • 功能介绍

    自然语言处理基础 (Natural Language Processing Fundamentals),为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似等自然语言相关的API,可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成 (Language Generation,简

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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