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
  • 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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  • 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,学员在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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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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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  • 电子版证件问题

    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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  • 准备数据

    只支持中国大陆身份证的识别。 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。 数据传入方式

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  • 约束与限制

    只支持中国大陆身份证的识别。 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。 目前支持检

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  • 标注数据如何导出

    标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 其他类型的数据集可以使用版本发布功能。

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  • 语义分割2D

    语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 语义分割3D

    语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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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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  • 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 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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  • 数据导出简介

    目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 父主题:

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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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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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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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  • 数据集简介

    当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式,支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频:对音频类数据进行处理,支持.wav格式,支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本:对文本类数据进行处理,支持

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