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    Android图片压缩工具类 内容精选 换一换
  • 参数配置说明

    如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过50张,根据batch的大小,batch_size计算相应的batch_num数值。 batch_num*batch_size为量化使用的校准集图片数量。 其中batch_size为每个batch所用的图片数量。 推荐配置 1 必选或可选

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  • 图片文字识别转换_图片识别转换文字_文字语音转换

    免费试用 通用文字识别 推荐 试用套餐含通文字、网络图片、智能分识别等 免费试用 证件文字识别 推荐 试用套餐含身份证、驾驶证、行驶证识别等 免费试用 票据文字识别 推荐 试用套餐增值税发票识别、机动车销售发票识别 文字识别的型 文字识别 通用 通用OCR(General

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  • Android图片压缩工具类 相关内容
  • 参数配置说明

    控制量化配置文件版本号 型 int 取值范围 1 参数说明 目前仅有一个版本号1。 推荐配置 1 可选或者必选 可选 表2 batch_num参数说明 作用 控制量化使用多少个batch的数据 型 int 取值范围 大于0 参数说明 如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过5

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  • 量化前提

    精度没有异常。 数据集准备 使用昇腾模型压缩工具对模型完成量化后,需要对模型进行推理,以测试量化数据的精度。推理过程中需要使用和模型相匹配的数据集。 以昇腾模型压缩工具的安装用户将和模型相匹配的数据集上传到Linux服务器任意目录下。 校准集准备 校准集用来产生量化因子,保证精度。

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  • Android图片压缩工具类 更多内容
  • 执行量化

    ├── images # ONNX ResNet101网络模型sample自带的分图片数据集,包含160张图片 │ ├── pre_model │ │ └── resnet101_v11.onnx # ONNX

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  • 参数配置说明

    控制量化配置文件版本号 型 int 取值范围 1 参数说明 目前仅有一个版本号1。 推荐配置 1 可选或者必选 可选 表2 batch_num参数说明 作用 控制量化使用多少个batch的数据。 型 int 取值范围 大于0 参数说明 如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过5

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  • 参数配置说明

    控制量化配置文件版本号 型 int 取值范围 1 参数说明 目前仅有一个版本号1。 推荐配置 1 可选或者必选 可选 表2 batch_num参数说明 作用 控制量化使用多少个batch的数据 型 int 取值范围 大于0 参数说明 如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过5

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  • 执行量化

    ├── images # ONNX ResNet101网络模型sample自带的分图片数据集,包含160张图片 │ ├── pre_model │ │ └── resnet101_v11.onnx # ONNX

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  • 量化前提

    要使用一部分测试图片来针对性计算量化参数,使用一个batch对量化后的网络模型进行推理即可完成校准。 以昇腾模型压缩工具的安装用户将校准集文件上传到Linux服务器任意目录下。 本章节以sample包中mobilenetv2网络模型为例进行说明。 父主题: 分网络模型量化

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  • 从图片中提取文字_如何把照片转换成文字_图片识别字体

    因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验,一般建议证件的小(文字少)在1M以下,A4纸大小的密集文档大在2M以下。 关于如何压缩图片,请参考代码。 提取时如何获取图片base64编码? 1、将需转码的图

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  • 模型精度测试

    自带的图片数据集进行的,量化结果仅用于验证量化模型是否成功,不能够作为量化后模型精度验证标准。本章节给出基于ImageNet标准数据集进行量化前后网络精度验证测试的详细步骤。 在使用ImageNet标准数据集之前,需要预先下载ImageNet数据集并调用Caffe提供工具转换成为LMDB格式数据集。

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  • 图片OCR识别_文字识别工具_文字识别ocr

    功能介绍 通过功能介绍章节的内容,了解OCR不同别的文字识别功能,包括通用文字识别、证件文字识别、票据文字识别。 入门使用 OCR以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如果您是一个开发程师,熟悉代码编写,想要直接调用OCR服务,

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  • create_quant_config

    覆盖已有文件。 数据型:string model 输入 待量化的模型,已加载权重。 数据型:torch.nn.module input_data 输入 模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。 数据型:tuple skip_layers

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  • create_quant_config

    时会覆盖已有文件。 数据型:string graph 输入 用户传入的待量化模型的tf.Graph。 数据型:tf.Graph skip_layers 输入 tf.Graph中不需要量化层的层名。 默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约

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  • create_quant_config

    默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约束:如果使用简易配置文件作为入参,则该参数需要在简易配置文件中设置,此时输入参数中该参数配置不生效。 batch_num 输入 量化使用的batch数量,即使用多少个batch的数据生成量化因子。 数据型:int 取值范围:大于0的整数

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  • create_quant_config

    默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约束:如果使用简易配置文件作为入参,则该参数需要在简易配置文件中设置,此时输入参数中该参数配置不生效。 batch_num 输入 量化使用的batch数量,即使用多少个batch的数据生成量化因子。 数据型:int 取值范围:大于0的整数

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  • create_quant_config

    时会覆盖已有文件。 数据型:string graph 输入 用户传入的待量化模型的tf.Graph。 数据型:tf.Graph skip_layers 输入 tf.Graph中不需要量化层的层名。 默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约

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  • create_quant_config

    时会覆盖已有文件。 数据型:string graph 输入 用户传入的待量化模型的tf.Graph。 数据型:tf.Graph skip_layers 输入 tf.Graph中不需要量化层的层名。 默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约

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  • 小程序/公众号/APP设置

    选择需要生成APP的站点,单击“后台管理”。 3 后台管理 单击“站点编辑”,进入网站前台编辑页面。 4 站点编辑 在编辑页面切换为手机版本。 单击“设置”按钮,选择“生成APP”。 5 生成APP 设置生成iOS版和Android版APP。 生成Android版APP。 6 生成Android版APP 生

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  • create_quant_config

    覆盖已有文件。 数据型:string model_file 输入 用户Caffe模型的定义文件,格式为.prototxt。 数据型:string weights_file 输入 用户训练好的的Caffe模型权重文件,格式为.caffemodel。 数据型:string skip_layers

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  • create_quant_config

    覆盖已有文件。 数据型:string model_file 输入 用户Caffe模型的定义文件,格式为.prototxt。 数据型:string weights_file 输入 用户训练好的的Caffe模型权重文件,格式为.caffemodel。 数据型:string skip_layers

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  • Android系列命名规范教程

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  • create_quant_config

    覆盖已有文件。 数据型:string model 输入 待量化的模型,已加载权重。 数据型:torch.nn.module input_data 输入 模型的输入数据。一个torch.tensor会被等价为tuple(torch.tensor)。 数据型:tuple skip_layers

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  • 【Android精进之路-02】安装Android Studio,认识Android SDK

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  • android 论编码的简洁规范

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  • 配置文件及参数说明

    如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过50张,根据batch的大小batch_size计算相应的batch_num数值。 batch_num*batch_size为量化使用的校准集图片数量。 其中batch_size为每个batch所用的图片数量。 推荐配置 1 必选或可选

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  • create_quant_config

    时会覆盖已有文件。 数据型:string graph 输入 用户传入的待量化模型的tf.Graph。 数据型:tf.Graph skip_layers 输入 tf.Graph中不需要量化层的层名。 默认值:None 数据型:list,列表中元素型为string 使用约

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  • 开发者不可错过的开源工具 —— Android 篇

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  • 配置文件及参数说明

    如果不配置,则使用默认值1,建议校准集图片数量不超过50张,根据batch的大小batch_size计算相应的batch_num数值。 batch_num*batch_size为量化使用的校准集图片数量。 其中batch_size为每个batch所用的图片数量。 推荐配置 1 必选或可选

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