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- 深度學(xué)習(xí)測量物體大小 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、 語音識別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測等多種AI應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大來自：百科商品推薦。服務(wù)支持秒級響應(yīng)億級規(guī)模 圖像搜索 ，支持實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)。商品圖片搜索服務(wù)省去了繁瑣的文字描述，簡化了商品搜索流程，大大提高了用戶的購物體驗(yàn)。 圖1商品圖片搜索示意圖 版權(quán)圖片搜索 版權(quán)圖片是攝影和設(shè)計(jì)類網(wǎng)站的重要資產(chǎn)，版權(quán)圖片搜索可以從海量圖片庫中快速定位侵權(quán)盜用圖片，幫助圖庫網(wǎng)站捍衛(wèi)權(quán)益。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)測量物體大小 相關(guān)內(nèi)容
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如何提高識別速度？ 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M以下，A4紙大小的密集文檔大圖在2M以下。來自：專題A：首先倉庫中的光線是足夠攝像頭去識別環(huán)境中的所有物體的，有了視覺能力之后，不知可以識別倉庫的三維環(huán)境，也可以識別出行動(dòng)的叉車、人拉托盤行走、地牛以及人的行走，通過人工智能算法，可以判斷行為路徑，使機(jī)器人可以主動(dòng)的去避讓這些物體，第一保證安全生產(chǎn)、第二，機(jī)器人也不會在看到物體后傻傻等待，它會繞行或者另選來自：云商店
- 深度學(xué)習(xí)測量物體大小 更多內(nèi)容
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剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。來自：專題![]()
來自：專題![]()
%dG”如何解決？ 可能原因 Notebook容器當(dāng)前的大小超過了閾值。 解決方法 需要減少容器大小。Notebook容器的大小分為兩部分：鏡像大小和容器中新安裝文件的大小。因此有兩種方法來解決該問題： 1.減少容器中新安裝文件的大小 2.減少鏡像文件的大小 保存鏡像時(shí)報(bào)錯(cuò)“too many layers來自：專題![]()
，同時(shí)還為華為應(yīng)用市場、華為視頻等內(nèi)容提供加速服務(wù)。支撐華為商城開售活動(dòng)，支撐大流量、集中式數(shù)據(jù)請求，保障穩(wěn)定的加速服務(wù)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)購物體驗(yàn)的 CDN ，是什么樣的呢？ 節(jié)點(diǎn)定制，開創(chuàng)行業(yè)先河 即使越來越多的企業(yè)將應(yīng)用服務(wù)架構(gòu)改成分布式的部署，卻依然無法滿足內(nèi)容最快速直達(dá)用戶。企來自：百科![]()
識別出其中異常動(dòng)作，從而識別視頻中出現(xiàn)的暴力分揀行為，提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析（Video Quality Analysis）是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別視頻畫面質(zhì)量，將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類，從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR ：視頻OCR（Video來自：百科![]()
16:37:46 對于中小型企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)不再是簡單的“選擇難題”，而是一項(xiàng)關(guān)系到其生存和長遠(yuǎn)發(fā)展的至關(guān)重要的“必答之道”。在全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入深度調(diào)整階段之際，我國也正經(jīng)歷著前所未有的產(chǎn)業(yè)變革與結(jié)構(gòu)調(diào)整，如何通過數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式重構(gòu)，提升競爭力是每個(gè)企業(yè)都必須面對的問題。為了更來自：百科![]()
訪問低頻訪問存儲類別、歸檔存儲類別和深度歸檔存儲類別的對象時(shí)，會根據(jù)對象大小等產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)恢復(fù)費(fèi)用。此項(xiàng)費(fèi)用不管通過內(nèi)、外網(wǎng)訪問均會產(chǎn)生；如果使用外網(wǎng)訪問，則會同時(shí)計(jì)入到公網(wǎng)流出流量費(fèi)用。 訪問低頻訪問存儲類別、歸檔存儲類別和深度歸檔存儲類別的對象時(shí)，會根據(jù)對象大小等產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)恢復(fù)費(fèi)用來自：專題![]()
除，而不使用資源包進(jìn)行抵扣。 2、存儲單個(gè)對象小于64KB按64KB計(jì)算，大于64KB按實(shí)際大小計(jì)算。 按需計(jì)費(fèi) 包年包月 存儲費(fèi)用 深度歸檔存儲數(shù)據(jù)容量（受限公測） OBS 中存儲的深度歸檔存儲數(shù)據(jù)所占用的存儲空間容量。 1、存儲時(shí)間小于180天按180天計(jì)算，大于180天按實(shí)際來自：專題![]()
ser-job-dir。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)提示“對象目錄大小/數(shù)量超過限制”，如何解決？ 問題分析 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)選擇的代碼目錄有大小和文件個(gè)數(shù)限制。 解決方法 將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過128MB，文件個(gè)數(shù)不超過4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？來自：專題![]()
支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過度傾斜。 如何提高 通用文字識別 速度 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 通用文字識別相關(guān)推薦 圖像識別來自：專題![]()
、數(shù)據(jù)I/O口(I/O)。 關(guān)于SIM卡的形態(tài)，在SIM卡最初誕生之時(shí)，其實(shí)是一張和信用卡同樣大小的卡片。 這個(gè)大小的卡被稱為標(biāo)準(zhǔn)卡。但對于國內(nèi)手機(jī)用戶來說，更熟悉的應(yīng)該是以下三種大小的卡： 第二代標(biāo)準(zhǔn)的Mini卡，國內(nèi)用戶俗稱的大卡。 第三代標(biāo)準(zhǔn)的Micro卡，俗稱小卡。 第四代標(biāo)準(zhǔn)的Nano卡。來自：百科![]()
、數(shù)據(jù)I/O口(I/O)。 關(guān)于SIM卡的形態(tài)，在SIM卡最初誕生之時(shí)，其實(shí)是一張和信用卡同樣大小的卡片。 這個(gè)大小的卡被稱為標(biāo)準(zhǔn)卡。但對于國內(nèi)手機(jī)用戶來說，更熟悉的應(yīng)該是以下三種大小的卡： 第二代標(biāo)準(zhǔn)的Mini卡，國內(nèi)用戶俗稱的大卡。 第三代標(biāo)準(zhǔn)的Micro卡，俗稱小卡。 第四代標(biāo)準(zhǔn)的Nano卡。來自：百科![]()
解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)，服務(wù)可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標(biāo)簽，一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容，語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊管理、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準(zhǔn)確。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。來自：百科![]()
1、高效識別：內(nèi)嵌高空拋物和火災(zāi)煙火智能識別算法，針對拋物事件及在火災(zāi)初期識別的煙霧現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)告警 2、精準(zhǔn)識別：最小可識別煙頭級別的物體，繪制物體下落軌跡、存儲圖片及視頻3、抗干擾：自研ConvFilter降噪技術(shù)、ITS識別技術(shù)、智能抗干擾等技術(shù)，有效過濾樹木、飛鳥、雨雪、大風(fēng)等對識別結(jié)果的影響，提升識別準(zhǔn)確率來自：云商店![]()
類型數(shù)據(jù)輸出。 在對模型大小和性能有更高要求的時(shí)候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線模型生成過程中量化會將高精度數(shù)據(jù)向低比特?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行量化，讓最終的離線模型更加輕量化，從而達(dá)到節(jié)約網(wǎng)絡(luò)存儲空間、降低傳輸時(shí)延以及提高運(yùn)算執(zhí)行效率的目的。在量化過程中，由于模型存儲大小受參數(shù)影響很大，因此離線模來自：百科![]()
特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內(nèi)的F1值 ，用于判別模型對哪個(gè)特征范圍內(nèi)的圖片效果較好。 物體檢測 物體檢測評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 數(shù)據(jù)集中不同類別的圖像框個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)。 P-R曲線 根據(jù)每種分類的置信度來自：百科![]()
本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測子包含的兩階段檢測子。來自：百科
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