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
  • 组合容器

    输入不能为空,且输入值必须在0到32之间。 分割线 卡片支持无和有分割线的设置。 无分割线:当未勾选框时,为无分割线格式。 有分割线:当勾选框时,为有分割线格式。支持对分割线的样式和下框边距进行设置。分割线样式和下边框支持输入设置,也可通过和进行设置。 说明: 分割线样式的输入不能为空,且输入值

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  • 批量更新样本标签

    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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  • ModelArts数据管理支持哪些格式?

    导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 图像分割 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 - 声音分类 支持 支持 - 支持

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  • 什么是园区智能体

    低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 自动学习简介

    low您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目,是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注,完成图片标注后开始模型训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    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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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • HBase Region的多点分割

    HBase Region的多点分割 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割分割操作只对空Region起作用。 可在创建表时对表进行预分区,或者对某些region直接进行split操作来替代。 本例使用m

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0

    导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 图像分割 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 - 声音分类 支持 支持 - 支持

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  • 身份证识别

    只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 图像各边的像素大小在15px到8000px之间。 图像中身份证区域有效占比超过25%,保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 支持少量扭曲,扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 语义分割图片标注任务

    语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮,(快捷键4,非小键盘)绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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  • 查询单个样本信息

    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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  • 更新团队标注验收任务状态

    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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  • 小城镇全场景三维模型生产

    在“未空三的block”页面,右键单击“分割子区块”。 图11 分割照片组 进入分割子区块窗口后,有三种方式进行分割子区块。 方式一:按照照片组分割分割子区块窗口按住 ctrl键选中多个架次数据,右键分块至子区块或新建区块。 图12 分割照片组-1 再次按住 ctrl键选中剩下的架次数据,右键分块至新建区块。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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