檢測到您已登錄華為云國際站賬號(hào),為了您更好的體驗(yàn),建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
圖像標(biāo)簽示例 本章節(jié)對(duì)圖像標(biāo)簽AK/SK方式使用SDK進(jìn)行示例說明。 圖像標(biāo)簽示例代碼只需將AK/SK信息替換為實(shí)際AK/SK,代碼中可以使用初始化ImageTaggingReq中的Image或Url配置圖像信息(image和url參數(shù)二選一),示例中以u(píng)rl為例,配置完成后運(yùn)行即可。
查看圖像搜索模型部署任務(wù)詳情 部署任務(wù)創(chuàng)建成功后,可以查看大模型部署的任務(wù)詳情,具體步驟如下: 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái),在“我的空間”(詳見工作空間介紹)分頁,單擊進(jìn)入所需空間。 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”,完成創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù)后,可以查看模型的部署狀態(tài)。
99954602e-01]) plt.grid() plt.plot(x,y) 備注 歡迎各位同學(xué)一起來交流學(xué)習(xí)心得^_^ 在線課程、沙箱實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證、大賽、論壇和直播,其中包含了許多優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,推薦了解與學(xué)習(xí)。
管理圖像搜索模型訓(xùn)練任務(wù) 在訓(xùn)練任務(wù)列表中,任務(wù)創(chuàng)建者可以對(duì)任務(wù)進(jìn)行編輯、啟動(dòng)、克?。◤?fù)制訓(xùn)練任務(wù))、重試(重新訓(xùn)練任務(wù))和刪除操作。 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái),在“我的空間”(詳見工作空間介紹)分頁,單擊進(jìn)入所需空間。 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) >
模型訓(xùn)練已完成。 查看訓(xùn)練指標(biāo) 對(duì)于訓(xùn)練狀態(tài)為“已完成”的任務(wù),單擊任務(wù)名稱,可在“訓(xùn)練結(jié)果”頁面查看訓(xùn)練指標(biāo),模型的訓(xùn)練指標(biāo)介紹請(qǐng)參見圖1和表2 訓(xùn)練指標(biāo)說明。 圖1 查看訓(xùn)練指標(biāo) 表2 訓(xùn)練指標(biāo)說明 模型 訓(xùn)練指標(biāo) 指標(biāo)說明 Pangu-AIKits-ImageSearch-Large-Tagging-1
圖像標(biāo)簽 功能介紹 圖像標(biāo)簽服務(wù)準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 URI URI格式 POST /v1.0/image/tagging
圖像都是由像素(pixel)構(gòu)成的,即圖像中的小方格,這些小方格都有一個(gè)明確的位置和被分配的色彩數(shù)值,而這些一小方格的顏色和位置就決定該圖像所呈現(xiàn)出來的樣子。像素是圖像中的最小單位,每一個(gè)點(diǎn)陣圖像包含了一定量的像素,這些像素決定圖像在屏幕上所呈現(xiàn)的大小。 圖像通常包括二值圖像、灰度圖像和彩色圖像。
根據(jù)頁面提示開啟。 添加自定義套餐 在“圖像套餐”頁簽,單擊“添加圖像套餐”,配置圖像套餐相關(guān)參數(shù),單擊“添加”。 圖3 添加圖像套餐 表1 圖像顯示功能清單 參數(shù) 說明 圖像調(diào)節(jié) 支持調(diào)節(jié)圖像基礎(chǔ)參數(shù):亮度、飽和度、對(duì)比度、銳度。 日夜切換 支持切換晝夜模式,通過調(diào)整晝夜模式能
已給出的數(shù)據(jù)創(chuàng)建直方圖; 176、cvNormalizeHist:歸一化直方圖; 177、cvThreshHist:直方圖閾值函數(shù); 178、cvCalcHist:從圖像中自動(dòng)計(jì)算直方圖; 179、cvCompareHist:用于對(duì)比兩個(gè)直方圖的相似度; 18
圖像計(jì)劃 登錄行業(yè)視頻管理服務(wù)后臺(tái)。 選擇“遠(yuǎn)程配置 > 圖像顯示”,左側(cè)選擇需要配置的設(shè)備。 單擊“圖像計(jì)劃”,開啟啟用計(jì)劃開關(guān)。 默認(rèn)進(jìn)入年度計(jì)劃模式,選中套餐后在表格上框選時(shí)間區(qū)域,無設(shè)置時(shí)段執(zhí)行默認(rèn)套餐。 圖1 年度計(jì)劃 您也可以單擊“晝夜計(jì)劃”,進(jìn)入晝夜計(jì)劃模式,選擇白
以下是一些設(shè)計(jì)GAN的生成器和判別器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以生成高質(zhì)量圖像的方法:生成器設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN):在圖像生成任務(wù)中,CNN是常用的生成器架構(gòu)。例如DCGAN(Deep Convolutional GAN)使用轉(zhuǎn)置卷積層進(jìn)行上采樣,能夠有效生成高分辨率圖像?;跇邮降?span id="68ms2uy" class='cur'>生成器:如S
創(chuàng)建圖像問答大模型訓(xùn)練任務(wù) 創(chuàng)建多模態(tài)大模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù) 創(chuàng)建多模態(tài)大模型預(yù)訓(xùn)練任務(wù)步驟如下: 登錄ModelArts Studio平臺(tái),在“我的空間”模塊,單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”,單擊右上角“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”。 在“創(chuàng)建訓(xùn)練
訓(xùn)練圖像搜索模型 創(chuàng)建圖像搜索模型訓(xùn)練任務(wù) 查看圖像搜索模型訓(xùn)練狀態(tài)與指標(biāo) 發(fā)布訓(xùn)練后的圖像搜索模型 管理圖像搜索模型訓(xùn)練任務(wù) 父主題: 開發(fā)圖像搜索模型
調(diào)用圖像搜索模型 使用API調(diào)用圖像搜索模型 父主題: 開發(fā)圖像搜索模型
圖像搜索模型介紹 基于服裝圖片數(shù)據(jù)標(biāo)注的服裝類型、款式信息、工藝類別標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。 目前支持的服裝類型包括:男西服、女西服、男大衣、女大衣、男夾克、女夾克、男禮服、女禮服、男風(fēng)衣、女風(fēng)衣、T恤、男POLO衫、男獵裝、女獵裝、女馬甲、男馬甲、女西裙、女衛(wèi)褲、男衛(wèi)褲、女西褲、男西褲、女襯衣、男襯衣。
通過控制臺(tái)創(chuàng)建函數(shù) 通過函數(shù)工作流控制臺(tái),支持創(chuàng)建以下函數(shù)。 事件函數(shù) HTTP函數(shù) GPU函數(shù) 模板函數(shù) 如果想通過特定事件或定時(shí)觸發(fā)來調(diào)用關(guān)聯(lián)函數(shù),可通過函數(shù)工作流控制臺(tái),如圖1所示創(chuàng)建事件函數(shù),推薦選擇內(nèi)置運(yùn)行時(shí)作為運(yùn)行環(huán)境。具體操作步驟,請(qǐng)參考創(chuàng)建事件函數(shù)。 圖1 創(chuàng)建事件函數(shù)
本篇文章主要講解Python調(diào)用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像位移操作、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)效果,包括四部分知識(shí):圖像縮放、圖像旋轉(zhuǎn)、圖像翻轉(zhuǎn)、圖像平移。全文均是基礎(chǔ)知識(shí),希望對(duì)您有所幫助。 1.圖像縮放 2.圖像旋轉(zhuǎn) 3.圖像翻轉(zhuǎn) 4.圖像平移 PS:文章參考自己以前系列圖像處理文章及OpenCV庫函數(shù),同時(shí)部分參考網(wǎng)
部署圖像搜索模型 創(chuàng)建圖像搜索模型部署任務(wù) 查看圖像搜索模型部署任務(wù)詳情 管理圖像搜索模型部署任務(wù) 父主題: 開發(fā)圖像搜索模型
圖像問答 功能介紹 多模態(tài)圖像問答接口提供圖片描述、視覺問答、OCR等能力,常用于圖像理解、視覺問答等理解和生成任務(wù)。 URI 獲取URI方式請(qǐng)參見請(qǐng)求URI。 多模態(tài)推理服務(wù)提供兩種推理接口調(diào)用: 盤古推理接口(V1推理接口) 業(yè)界通用的OpenAI格式接口(V2推理接口) V
VAR/XAR/RandAR/Infinity自回歸圖像生成模型基于Lite Server適配NPU推理指導(dǎo)(6.5.908) 方案概覽 視覺自回歸模型通常用于處理如圖像生成或像素預(yù)測等任務(wù),這些模型通過逐個(gè)像素或區(qū)域生成的方式工作,類似于文本處理中的自回歸語言模型。 本文主要介紹如何在ModelArts的Lite