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    皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffetensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS;另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训,包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。
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    【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffepytorchtensorflow等。 2、组队规模:每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队,请在参赛前提前组队。 3、未满
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    名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-
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    模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件
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