图像识别 Image 

 

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

 
 

    图像分割 深度学习 遮挡 更多内容
  • 数据标注简介

    ts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。 语音分割:对语音进行分段标注。 文本 文本分类:对文本的内容按照标签进行分类处理。

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  • Manifest文件导入规范说明

    被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径 object 是

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  • 概述

    用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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  • 什么是图像搜索

    Search)提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索(E-commerce Search)提供电商场景下的搜索能力,目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索,旨在针对入库的图像数据提供

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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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  • 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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  • 概要

    pyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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  • 什么是商标分割?

    什么是商标分割? 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》,如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请,30天左右后,商标局会自动将您的商标注册申请进行分割,部分情况下可能会延迟,具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告,审查不通过部分将进行驳回。

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  • 准备数据

    被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径。 object

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  • 语音分割

    语音分割 语音分割是对语音进行分段标注。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。

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  • 约束与限制

    只支持JPG格式,图片中人像需无遮挡图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4MB。 图像各边的像素大小在300到8000px之间。 图像中身份证区域有效占比超过15%,保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证要求水平放置。 暂无安卓和IOS系统的SDK。

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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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  • 数据扩增

    Padding 图片填充,在边缘添加黑色的边。 px_top:图像顶端增加的像素行数。默认值为1。 px_right:图像右侧增加的像素行数。默认值为1。 px_left:图像左侧增加的像素行数。默认值为1。 px_bottom:图像底侧增加的像素行数。默认值为1。 do_validat

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 获取智能任务的信息

    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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 什么是内容审核

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能化业务系统,提升业务效率。 内容审核 -图像 图像内容审核,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ,采用人工智能文本检测技术

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  • 电子版证件资料要求

    证件不可隔屏拍摄,拍照/扫描的证件需边角完整,内容清晰(国徽不得遮挡)。 色调背景一致,证件内容无反光 可以添加一行描述准确的水印,但需文字简洁且不遮挡证件上的重要信息。 系统支持上传的电子版格式有:jpg、png。 以下场景不符合电子版证件资料要求,无法通过备案申请: 使用图像处理软件对证件扫描件编辑、修改。

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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