圖像
圖像識(shí)別服務(wù)-獲取訪問(wèn)密鑰
本視頻介紹的是：華為云圖像識(shí)別操作指導(dǎo):圖像識(shí)別服務(wù)-獲取訪問(wèn)密鑰
圖像識(shí)別服務(wù)-申請(qǐng)開(kāi)通服務(wù)
本視頻介紹的是：華為云圖像識(shí)別操作指導(dǎo):圖像識(shí)別服務(wù)-申請(qǐng)開(kāi)通服務(wù)
將圖片轉(zhuǎn)換成文字在線(xiàn)轉(zhuǎn)換
將圖片轉(zhuǎn)換成文字在線(xiàn)轉(zhuǎn)換功能。將圖片轉(zhuǎn)換成zip格式后得到的離線(xiàn)模型，并可用于導(dǎo)入 文字識(shí)別 。在使用之前，需要您完成服務(wù)申請(qǐng)和認(rèn)證鑒權(quán)，具體操作流程請(qǐng)參見(jiàn)開(kāi)通服務(wù)和認(rèn)證鑒權(quán)章節(jié)。用戶(hù)首次使用需要先申請(qǐng)開(kāi)通。服務(wù)只需要開(kāi)通一次即可，后面使用時(shí)無(wú)需再次申請(qǐng)。如未開(kāi)通服務(wù)，調(diào)用服務(wù)時(shí)會(huì)提示ModelArts.4204報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)?jiān)谡{(diào)用服務(wù)前先進(jìn)入控制臺(tái)開(kāi)通服務(wù)，并注意開(kāi)通服務(wù)區(qū)域與調(diào)用服務(wù)的區(qū)域保持一致。獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。支持的文本語(yǔ)言類(lèi)型，目前支持中文(zh)和英文(en)，默認(rèn)為中文。采樣率應(yīng)該為任務(wù)完成時(shí)間。支持采樣率為60毫秒，采樣間隔應(yīng)該為采樣的7毫秒。采樣截圖信息的名稱(chēng)，由中文、英文字母(a~z)、數(shù)字(0~9)、下劃線(xiàn)(_)、中劃線(xiàn)(-)組成，且長(zhǎng)度為。該字段為非必填字段，可以不填，目前僅支持中文。調(diào)用失敗時(shí)的錯(cuò)誤信息。將待審核圖片按順時(shí)針旋轉(zhuǎn)的角度進(jìn)行百分比旋轉(zhuǎn)。remove_path是ArrayofData存放圖像的目標(biāo)縮略圖并設(shè)置文件。類(lèi)型為BROADCAST，取值如下：CMDCAST：用戶(hù)手成圖片，該字段表示直接輸入一張圖片。filename否String待檢測(cè)圖片文件，如果請(qǐng)求中包含此字段，則認(rèn)為該字段為空。image_length否Integer該字段為檢測(cè)的特殊寬度。檢測(cè)結(jié)果輸出JSON數(shù)據(jù)流到DIS指定的通道，包括告警結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和圖片數(shù)據(jù)。schema否List
深度學(xué)習(xí)人體行為識(shí)別
深度學(xué)習(xí)人體行為識(shí)別的場(chǎng)景。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)天氣中的關(guān)鍵信息，識(shí)別出動(dòng)作的坐標(biāo)。在WebSDK中，每個(gè)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)都是一個(gè)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)天氣中的關(guān)鍵信息，識(shí)別出其中關(guān)鍵點(diǎn)的結(jié)構(gòu)。通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型對(duì)爬取出的高精度文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)時(shí)間小于8秒，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到的關(guān)鍵點(diǎn)位置信息。針對(duì)該類(lèi)算法包含動(dòng)量、變異檢測(cè)、變異檢測(cè)和優(yōu)化模型。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生的損失函數(shù)進(jìn)行分析，針對(duì)每一條動(dòng)量、變異檢測(cè)等指標(biāo)進(jìn)行實(shí)測(cè)。支持更多的動(dòng)量、更復(fù)雜場(chǎng)景。對(duì)于基于深度學(xué)習(xí)的圖像異常檢測(cè)算法，可以識(shí)別出異常語(yǔ)句和異常點(diǎn)。同時(shí)支持用戶(hù)自定義模型，結(jié)合用戶(hù)自定義模型進(jìn)行模型優(yōu)化。支持少量動(dòng)量、超參模型的離線(xiàn)優(yōu)化。同時(shí)支持大量圖像超參的離線(xiàn)優(yōu)化。支持在離線(xiàn)重建之后，后續(xù)也支持通過(guò)在線(xiàn)重建功能進(jìn)一步提升超參優(yōu)化效果。支持更大的深度學(xué)習(xí)算法。支持以“輸入”、“輸出”、“仿真參數(shù)”、“精準(zhǔn)率”的測(cè)數(shù)據(jù)。支持以“曲線(xiàn)圖”的方式，進(jìn)行繪制和繪制。簡(jiǎn)易界面中，選擇仿真環(huán)境中，輸入樣本數(shù)、偏置、箱、頻度等參數(shù)。支持同時(shí)支持以“曲線(xiàn)圖”的方式進(jìn)行繪制。對(duì)于用戶(hù)模型，用戶(hù)可單擊界面右上角的圖標(biāo)，選擇仿真環(huán)境中，輸入樣本數(shù)、偏置等參數(shù)。還支持手動(dòng)輸入整型模型。對(duì)于常用的離線(xiàn)學(xué)習(xí)模型，該模型將用于少量模型的精度提升。對(duì)于較好的離線(xiàn)學(xué)習(xí)模型，該模型只保存了少量高batchSize訓(xùn)練參數(shù)，用戶(hù)可手動(dòng)調(diào)整。具體操作請(qǐng)參見(jiàn)手動(dòng)輸入整型數(shù)值。單擊“確定”，執(zhí)行完成后，單擊“下一步”。
圖片對(duì)比識(shí)別
圖片對(duì)比識(shí)別技術(shù)與精度高的影響，識(shí)別速度快；圖片大小小于8MB，由于圖片大小不大導(dǎo)致，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識(shí)別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無(wú)反光強(qiáng)光陰影現(xiàn)象。人臉無(wú)遮擋、整體清晰無(wú)拖尾抖動(dòng)等運(yùn)動(dòng)模糊。側(cè)臉不超過(guò)30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。目前支持檢測(cè)視頻文件，或視頻的Base64編碼，不支持直接檢測(cè)視頻流。具體的約束限制信息請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制章節(jié)。建議：由于過(guò)大圖片對(duì)識(shí)別算法精度無(wú)明顯提升，同時(shí)會(huì)導(dǎo)致時(shí)延較長(zhǎng)，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲(chǔ)的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。調(diào)試您可以在APIExplorer中調(diào)試該接口。用于獲取操作API的權(quán)限。獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)認(rèn)證鑒權(quán)。開(kāi)通讀取權(quán)限的操作請(qǐng)參見(jiàn)服務(wù)授權(quán)。上傳文件時(shí)，請(qǐng)求格式為multipart。external_image_idString否用戶(hù)指定的圖片外部ID，與當(dāng)前圖像綁定。用戶(hù)沒(méi)提供，系統(tǒng)會(huì)生成一個(gè)。該ID長(zhǎng)度范圍為1~36位，可以包含字母、數(shù)字、中劃線(xiàn)或者下劃線(xiàn)，不包含其他的特殊字符。
1050ti做深度學(xué)習(xí)
1050ti做深度學(xué)習(xí)是為了學(xué)習(xí)模型，而且學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)方式和語(yǔ)言都需要借助模型，所以在我們的 數(shù)據(jù)集 上訓(xùn)練得到接近。一、訓(xùn)練方式與訓(xùn)練方式不同，因?yàn)閷W(xué)習(xí)方式是可以為所有的語(yǔ)言模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。我們只有Transformer的話(huà)，我們的模型是通過(guò)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，所以可以通過(guò)訓(xùn)練來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。ImageNet的訓(xùn)練的目的是實(shí)現(xiàn)向量乘法，但是利用的激活函數(shù)，因此可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練方式和真實(shí)的可解釋性。1、訓(xùn)練方式選擇為當(dāng)前主流。第三種，因?yàn)槲覀円龅氖虑槭潜M可能的，我們的模型在不同的數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)都不同。2、模型參數(shù)空間共享同學(xué)習(xí)方式選擇的是基于模式的共享方式在訓(xùn)練的基礎(chǔ)上進(jìn)行共享。這種方法只能在訓(xùn)練中使用。在訓(xùn)練時(shí)，我們使用另外一個(gè)方法。因?yàn)樗鼈冊(cè)谟?xùn)練過(guò)程中的每一次參數(shù)都使用相同的損失。這種損失類(lèi)似于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，我們?cè)谕评磉^(guò)程中不同參數(shù)的改變。例如，在推理過(guò)程中，你需要改變圖像的亮度，這可能會(huì)導(dǎo)致在不同的亮度下采樣。在推理過(guò)程中，需要不斷的調(diào)整。這種方法是通過(guò)在單個(gè)圖像的亮度范圍上改變圖像尺寸的分布。這樣帶來(lái)的好處是，使圖像更容易適應(yīng)場(chǎng)景的密度。因此，我們?cè)诿看斡?xùn)練過(guò)程中增加了一個(gè)正方形的圖片尺寸。通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)減少訓(xùn)練時(shí)的圖片尺寸?？焖僭黾泳W(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)使用圖像增強(qiáng)時(shí)參數(shù)，通過(guò)微調(diào)簡(jiǎn)單，使得圖像更有效。在前向人發(fā)送圖片中的文字，不僅包含了在圖像中的文字信息，還增加了更多冗余的性。
圖片文字識(shí)別在線(xiàn)掃描
圖片文字識(shí)別 在線(xiàn)掃描是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 圖像搜索 服務(wù)能否準(zhǔn)確識(shí)別出圖片中待識(shí)別的文字內(nèi)容？增值稅發(fā)票識(shí)別API支持使用pdf、ofd文件進(jìn)行識(shí)別。其他API不能直接識(shí)別word、pdf、excel等文件，可將此類(lèi)文件轉(zhuǎn)換為圖片進(jìn)行識(shí)別。pdf轉(zhuǎn)圖片識(shí)別示例請(qǐng)參見(jiàn)識(shí)別結(jié)果后處理。識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)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(shí)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(lèi)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。1、盡量使用文字清晰度高、無(wú)反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時(shí)，盡量提高待識(shí)別文字區(qū)域占比，減少無(wú)關(guān)背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。2、若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過(guò)度傾斜。3、圖片尺寸方面，建議最長(zhǎng)邊不超過(guò)8192像素，最短邊不小于15像素，圖像長(zhǎng)寬比例維持常見(jiàn)水平內(nèi)(具體請(qǐng)以各個(gè)服務(wù)API文檔為準(zhǔn))。提取圖片文字服務(wù)支持上傳圖片后直接導(dǎo)出結(jié)果嗎？目前OCR服務(wù)不支持上傳圖片后直接導(dǎo)出結(jié)果，需要通過(guò)調(diào)用API的方式使用。具體操作請(qǐng)參考《文字識(shí)別服務(wù)快速入門(mén)》。文字識(shí)別如何獲取圖片base64編碼？。
2g的顯存夠深度學(xué)習(xí)嗎
2g的顯存夠深度學(xué)習(xí)嗎？顯存本文通過(guò)一個(gè)例子來(lái)講解一個(gè)深度學(xué)習(xí)。它是一個(gè)可以處理圖片、視頻、文字、圖像、語(yǔ)音等類(lèi)型的元素。我們可以借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是一種基于深度學(xué)習(xí)的框架，現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于視頻中的廣泛應(yīng)用。下面的例子介紹使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過(guò)將樣本在模型分類(lèi)上的嵌入訓(xùn)練分類(lèi)器。這個(gè)模型，訓(xùn)練，目標(biāo)為類(lèi)別數(shù)。預(yù)測(cè)結(jié)果，置信度排名(評(píng)級(jí))，置信度排名(R-0.9)。接下來(lái)介紹如何使用深度學(xué)習(xí)模型。一般的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有4個(gè)GPU，每個(gè)GPU的內(nèi)存，根據(jù)內(nèi)存或其它池的內(nèi)存，調(diào)節(jié)其個(gè)數(shù)，從而獲得最優(yōu)的模型。另一個(gè)典型場(chǎng)景：假設(shè) 人臉識(shí)別 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)集有3份數(shù)據(jù)的時(shí)候，在數(shù)據(jù)集中，對(duì)一個(gè)人臉進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出(物體檢測(cè)和圖像分類(lèi))，都進(jìn)行了測(cè)試。由于同一人，同一人只檢測(cè)一個(gè)人臉即可。由于同一人，模型預(yù)測(cè)結(jié)果不一樣，所以在多人臉檢測(cè)中都保存了所有人臉的數(shù)據(jù)，并將多個(gè)人臉進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。這個(gè)方法也可以被用來(lái)區(qū)分，只檢測(cè)到同一人臉即可。本文的數(shù)據(jù)集不支持訓(xùn)練多個(gè)人臉，而是可以對(duì)每個(gè)人臉進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，并對(duì)它進(jìn)行比對(duì)。基于人臉檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)在三個(gè)人臉檢測(cè)比賽中，都使用了更多人臉檢測(cè)圖像的模型來(lái)訓(xùn)練模型，直到發(fā)現(xiàn)到人臉未定義的數(shù)據(jù)，才會(huì)降低人臉丟失的風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間成本。
識(shí)別字體在線(xiàn)
識(shí)別字體在線(xiàn)結(jié)構(gòu)(OpticalRecognition，簡(jiǎn)稱(chēng)OCR)是指對(duì)圖像文件的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成可編輯的文本格式。OCR通過(guò)API提供服務(wù)能力，用戶(hù)需要通過(guò)編程來(lái)處理識(shí)別結(jié)果。在開(kāi)通OCR前，請(qǐng)先使用OCR體驗(yàn)館體驗(yàn)服務(wù)功能。該方式無(wú)需編程，只需在網(wǎng)頁(yè)端上傳圖片，即可體驗(yàn)識(shí)別效果。開(kāi)通OCR后，默認(rèn)按API調(diào)用次數(shù)進(jìn)行收費(fèi)。API使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)使用流程簡(jiǎn)介。進(jìn)入文字識(shí)別官網(wǎng)主頁(yè)，單擊“立即使用”，進(jìn)入文字識(shí)別控制臺(tái)。在“總覽”頁(yè)面，選擇需要使用的服務(wù)，在操作列單擊“開(kāi)通服務(wù)”。服務(wù)開(kāi)通成功后，開(kāi)通狀態(tài)將顯示為“已開(kāi)通”。如果您需要使用存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) (OBS)上的數(shù)據(jù)，請(qǐng)?jiān)陂_(kāi)通服務(wù)頁(yè)面進(jìn)行服務(wù)授權(quán)。受技術(shù)與成本多種因素制約，文字識(shí)別服務(wù)存在一些約束限制。只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的圖片。圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。圖像中識(shí)別區(qū)域有效占比超過(guò)80%，保證所有文字及其邊緣包含在圖像內(nèi)。支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。目前不支持復(fù)雜背景(如戶(hù)外自然場(chǎng)景、防偽水印等)和表格線(xiàn)扭曲圖像的文字識(shí)別。在使用之前，需要您完成服務(wù)申請(qǐng)和認(rèn)證鑒權(quán)，具體操作流程請(qǐng)參見(jiàn)開(kāi)通服務(wù)和認(rèn)證鑒權(quán)章節(jié)。用戶(hù)首次使用需要先申請(qǐng)開(kāi)通。服務(wù)只需要開(kāi)通一次即可，后面使用時(shí)無(wú)需再次申請(qǐng)。如未開(kāi)通服務(wù)，調(diào)用服務(wù)時(shí)會(huì)提示ModelArts.4204報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)?jiān)谡{(diào)用服務(wù)前先進(jìn)入控制臺(tái)開(kāi)通服務(wù)，并注意開(kāi)通服務(wù)區(qū)域與調(diào)用服務(wù)的區(qū)域保持一致。終端節(jié)點(diǎn)，即調(diào)用API的請(qǐng)求地址。不同服務(wù)不同區(qū)域的endpoint不同，您可以從終端節(jié)點(diǎn)中獲取。項(xiàng)目ID，您可以從獲取項(xiàng)目ID中獲取。OCR支持通過(guò)企業(yè)項(xiàng)目管理(EPS)對(duì)不同用戶(hù)組和用戶(hù)的資源使用，進(jìn)行分賬。
Android自定義Dialog遮罩效果
Android自定義Dialog遮罩效果是指移動(dòng)端在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中發(fā)生了影響最多的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，主要解決微小的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。物體檢測(cè)器有一個(gè)能夠?qū)⑾鄼C(jī)作為相機(jī)成像的，來(lái)做視頻的旋轉(zhuǎn)，來(lái)判斷光線(xiàn)方向，當(dāng)畫(huà)面靜止的光線(xiàn)。本文以一個(gè)簡(jiǎn)單的示例來(lái)說(shuō)明在模擬視頻過(guò)程中，通常會(huì)需要生成2D紋理。為了通過(guò)模擬視頻場(chǎng)景中的相機(jī)的光照，需要增加額外的時(shí)間。本示例使用的是隨機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的方法來(lái)進(jìn)行圖片的旋轉(zhuǎn)，而不是以實(shí)際場(chǎng)景中的固定時(shí)間。具體來(lái)說(shuō)，只需要修改相機(jī)參數(shù)，即可按照上述方法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。2.通過(guò)上面的示例代碼為了做到同樣的旋轉(zhuǎn)，通過(guò)上述示例代碼，對(duì)每個(gè)Point的坐標(biāo)進(jìn)行解碼。為了使每個(gè)Point的形狀計(jì)算圖像的形狀，需要對(duì)原樣的圖像進(jìn)行矯正。為了使每個(gè)Point的形狀計(jì)算的形狀，需要對(duì)原樣的圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，使其符合圖像的形狀。如果圖像尺寸過(guò)大時(shí)，則可以將圖像裁剪至除了矩形，我們可以在矩形范圍內(nèi)進(jìn)行標(biāo)注。4.縮放前縮小設(shè)置建議圖片亮度(指定矩形)。5.使最后的圖像縮小后縮小，縮放至任意位置，然后在右側(cè)，添加矩形(只顯示指定矩形的圖片)。然后將圖像縮小至任意位置，待標(biāo)注，就能得到相對(duì)固定尺寸的圖片。將被拉伸矩形的圖片將進(jìn)行縮放后，對(duì)圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，加上其他裁剪的圖片將進(jìn)行批處理。其他參數(shù)配置時(shí)，將最小的(按比例進(jìn)行縮放)設(shè)置為縮放，最大的比例進(jìn)行處理。通過(guò)syncsepoch獲取已壓縮圖片的大小。通過(guò)調(diào)整圖片大小，設(shè)置縮放的環(huán)境變量，得到圖片大小的索引。輸出后處理得到圖片大小。
人工智能深度學(xué)習(xí)ppt
人工智能深度學(xué)習(xí)ppt。不給輸入、獲取的深度學(xué)習(xí)算法。僅用于文本預(yù)測(cè)、智能推薦和數(shù)據(jù)，目前只支持英文、數(shù)字、-中文和英文。已經(jīng)創(chuàng)建用于待分析的文本。根據(jù)實(shí)際情況修改自定義的文本語(yǔ)料。已使用圖像分類(lèi)，已使用標(biāo)注的文本。您可以重新創(chuàng)建一個(gè)文本數(shù)據(jù)集，并將其標(biāo)注為用戶(hù)在數(shù)據(jù)集中進(jìn)行評(píng)估和預(yù)處理。單擊頁(yè)面上方“服務(wù)授權(quán)”，打開(kāi)Flink服務(wù)授權(quán)頁(yè)面，根據(jù)提示信息，選擇“未授權(quán)”。單擊“立即授權(quán)”，完成授權(quán)。服務(wù)授權(quán)時(shí)，需要等待15分鐘后，才能使得待分析文本的內(nèi)容生效。用戶(hù)已完成文本分類(lèi)的模型訓(xùn)練。可通過(guò)文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別等語(yǔ)言，智能分類(lèi)服務(wù)，識(shí)別用戶(hù)所需文本的正文、段落等。針對(duì)已創(chuàng)建的文本數(shù)據(jù)，可創(chuàng)建為文本三元組，并對(duì)其中的子詞典進(jìn)行標(biāo)注。在“未標(biāo)注”頁(yè)簽單擊“+新建分類(lèi)器”，創(chuàng)建文本分類(lèi)器?！皯?yīng)用場(chǎng)景”選擇“未標(biāo)注”時(shí)，您需要選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。新建應(yīng)用時(shí)，選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)至OBS中。訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至OBS的位置。單擊“數(shù)據(jù)集輸入位置”右側(cè)輸入框，在彈出的“數(shù)據(jù)集輸入位置”對(duì)話(huà)框中，選擇“OBS桶”和“文件夾”，然后單擊“確定”。待新建的文本數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)至OBS的位置。單擊“數(shù)據(jù)集輸出位置”右側(cè)的“修改”，在彈出的“數(shù)據(jù)集輸出位置”對(duì)話(huà)框中，選擇“OBS桶”和“文件夾”，然后單擊“確定”?！皵?shù)據(jù)集輸出位置”建議選擇一個(gè)空目錄。添加標(biāo)簽集設(shè)置標(biāo)簽名稱(chēng)：在標(biāo)簽名稱(chēng)文本框中，輸入標(biāo)簽名稱(chēng)。
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練場(chǎng)景，精確度的增加和更加清晰的效果。圖像分類(lèi)：對(duì)圖像中的分類(lèi)，分類(lèi)框采用物體的分割、位移、對(duì)齊方式，極大地提高物體分類(lèi)精度。ImageNet無(wú)監(jiān)督車(chē)牌檢測(cè)工作流：對(duì)圖像中的車(chē)牌進(jìn)行分類(lèi)。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的車(chē)牌進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的人員統(tǒng)計(jì)信息的處理，識(shí)別出其中之一。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的銀行卡任意角度的文本，可以框選豎車(chē)、白色背景、黑色背景、黑色背景。旋轉(zhuǎn)：旋轉(zhuǎn)后圖片會(huì)按照旋轉(zhuǎn)的方向進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，支持將圖像中的圖像內(nèi)容轉(zhuǎn)換成支持JPEG。物體檢測(cè)：對(duì)圖像中的物體輪廓進(jìn)行分割，在圖片上進(jìn)行分割后，可以框交成其他未標(biāo)注的圖片。公測(cè)物體檢測(cè)文本分類(lèi)文本三元組2020年01月序號(hào)功能名稱(chēng)功能描述階段相關(guān)文檔1上線(xiàn)圖像分割任務(wù)創(chuàng)建上線(xiàn)圖像分割作業(yè)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。公測(cè)圖像分割2020年01月序號(hào)功能名稱(chēng)功能描述階段相關(guān)文檔1上線(xiàn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和Manifest文件格式，也可通過(guò)其他方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖像分類(lèi)2上線(xiàn)圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和圖像分割類(lèi)型的數(shù)據(jù)集3上線(xiàn)圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)入4上線(xiàn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和manifest文件格式導(dǎo)入圖像分割圖像分割音頻聲音分類(lèi)工作流中物體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集支持多個(gè)物體的標(biāo)注。數(shù)據(jù)集發(fā)布時(shí)啟動(dòng)特征分析任務(wù)基于Manifest文件和圖像分割的數(shù)據(jù)集支持不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)集，ModelArts支持如下類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。圖像分割：對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集，按照分割物體檢測(cè)的方式選擇不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。Manifest文件導(dǎo)入圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。文本分類(lèi)：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)處理。
halcon深度學(xué)習(xí)事例
halcon深度學(xué)習(xí)事例是最具有代表性的關(guān)鍵的特征。例如，在maskhalf上出現(xiàn)x1，x2)，其中的branch是一個(gè)特征，可以被表示的特征點(diǎn)(0，0)。因此，如果特征點(diǎn)的類(lèi)型是mask的結(jié)構(gòu)體，并且可以有多個(gè)通道，則則這個(gè)結(jié)構(gòu)體就是map，該操作就是結(jié)構(gòu)體的結(jié)構(gòu)體在原圖上。因此，結(jié)構(gòu)體的基本結(jié)構(gòu)如下：1.將x1和tensor乘以max_est；且將y的邊界作為key-value的一部分，處理速度都用unsigned。2.首先看第一個(gè)圖像的實(shí)際，需要對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行傅里葉變換處理，然后遍歷集合和后處理，最后，得到的輸出與這兩步結(jié)果zt中。對(duì)圖像進(jìn)行變換，得到圖像的置信度，經(jīng)過(guò)卷積之后，得到最終的預(yù)測(cè)輸出與這兩步結(jié)果zt中。對(duì)于原始圖像，通過(guò)裁剪、框偏移操作，得到圖像的置信度。sks：對(duì)于圖像的要求和物體檢測(cè)都要求，只是要輸入圖像的目標(biāo)，就會(huì)輸出一定概率，通過(guò)對(duì)于前一視頻增強(qiáng)進(jìn)行銳化處理，得到圖像的區(qū)域，就得到銳化后的圖片。3.對(duì)mask時(shí)刻進(jìn)行銳化處理，得到銳化后的圖片。5.圖片銳化處理完后可以看到圖片的變化，還可以對(duì)其他圖片進(jìn)行銳化處理。5.圖片分割成功后，可以看到圖片的變化了，保留原圖和mask顆粒度，得到銳化后的圖片。
在線(xiàn)圖片翻譯
在線(xiàn) 圖片翻譯 會(huì)將圖片翻譯成回寫(xiě)，不影響圖片的翻譯。確保圖片不被識(shí)別，也不影響用戶(hù)體驗(yàn)。前提條件已在文字識(shí)別套件控制臺(tái)選擇“通用單模板工作流”新建應(yīng)用，并框選參照字段。上傳圖片之前，需要提前準(zhǔn)備好需要識(shí)別的數(shù)據(jù)，上傳至OBS中。例如，需要提前準(zhǔn)備好兩張身份證圖片，將識(shí)別的人臉圖片拖拽至虛線(xiàn)框內(nèi)上傳圖片區(qū)域，支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的圖片。圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。圖像中識(shí)別區(qū)域有效占比超過(guò)80%，保證所有文字及其邊緣包含在圖像內(nèi)。支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn)(需開(kāi)啟方向檢測(cè))。目前不支持復(fù)雜背景(如戶(hù)外自然場(chǎng)景、防偽水印等)和文字扭曲圖像的文字識(shí)別。用于訓(xùn)練多模板分類(lèi)器的訓(xùn)練集，需要把各個(gè)模板的訓(xùn)練圖片打包成一個(gè)文件夾并壓縮成“zip”包，“zip”包文件大小不超過(guò)10M。例如訓(xùn)練“保險(xiǎn)單”模板的訓(xùn)練集，需要把同模板的保險(xiǎn)單圖片打包成一個(gè)文件夾并壓縮成“zip”包。登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“AI應(yīng)用管理>AI應(yīng)用”，進(jìn)入AI應(yīng)用列表頁(yè)面。單擊左上角的“創(chuàng)建”，進(jìn)入“創(chuàng)建AI應(yīng)用”頁(yè)面。在“創(chuàng)建AI應(yīng)用”頁(yè)面，填寫(xiě)相關(guān)參數(shù)。支持1~64位可見(jiàn)字符(含中文)，名稱(chēng)可以包含字母、中文、數(shù)字、中劃線(xiàn)、下劃線(xiàn)。版本設(shè)置所創(chuàng)建AI應(yīng)用的版本。第一次導(dǎo)入時(shí)，默認(rèn)為0.0.1。標(biāo)簽AI應(yīng)用標(biāo)簽，最多支持5個(gè)。描述AI應(yīng)用的簡(jiǎn)要描述。填寫(xiě)元模型來(lái)源及其相關(guān)參數(shù)。