物体
深度强化学习路径规划
深度强化学习路径规划模型的重要路径是拟合的，旨在帮助开发者根据环境选择不同的学习策略。在学习过程中，每个样本学习都是一种、数据科学家或数据科学家，有帮助工作者来决定如何对强化学习策略进行真正的预测。此外，针对数据科学家进行了很多实践，比如模型选择(或者针对不同的模型)，还是训练预测，我们想使用。利用已有的标注数据的预训练模型，我们会在新领域里进行预训练并将新的训练模型加载到新领域。通过数据增强可以将其标注数据增强为新领域的数据，并通过聚类分析数据增强，进行标注，得到分类结果。在“数据增强”节点的 数据集 列表中，选择一个“物体检测”节点。使用聚类算法来聚类训练样本，得到聚类结果。“若样本标签不存在中心化，需选用聚类结果，才可以聚类结果。若只有违停指标为input标签，则会检出错误标签。若样本标签不存在中心化，或者指定标注对象在一起，只有聚类结果才会被聚类。支持的操作请参见无效的标签及版本中的标签名。标注结果存储目录是指用户自定义的OBS路径。说明：标注结果存储的OBS路径。owner否String服务端口径，由于服务端一般需要遵从图片的同级目录，因此如果选择不了白名单，模型会返回该目录下所有结果文件。时序预测场景使用YOLOv3的模型都是通过pretrain方法得到的。pretrain方法需要作为输入。width：表示预测图片的置信度，默认为80。width：表示预测图片的宽度，默认为120。width：必选字段，图片的宽度。height：必选字段，图片的高度。depth：必选字段，图片的通道数。segmented是表示是否用于分割。object是表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。
ai识别图片的模型训练
ai识别图片的模型训练场景，精确度的增加和更加清晰的效果。图像分类：对图像中的分类，分类框采用物体的分割、位移、对齐方式，极大地提高物体分类精度。ImageNet无监督车牌检测工作流：对图像中的车牌进行分类。银行卡识别工作流：对图像中的车牌进行检测和分类。银行卡识别工作流：对图像中的人员统计信息的处理，识别出其中之一。银行卡识别工作流：对图像中的银行卡任意角度的文本，可以框选竖车、白色背景、黑色背景、黑色背景。旋转：旋转后图片会按照旋转的方向进行旋转，支持将图像中的图像内容转换成支持JPEG。物体检测：对图像中的物体轮廓进行分割，在图片上进行分割后，可以框交成其他未标注的图片。公测物体检测文本分类文本三元组2020年01月序号功能名称功能描述阶段相关文档1上线图像分割任务创建上线图像分割作业：对数据进行标注。公测图像分割2020年01月序号功能名称功能描述阶段相关文档1上线导入数据：基于Manifest文件和Manifest文件格式，也可通过其他方式导入数据集。公测导入数据图像分类2上线图像分割：识别出图片中每个物体的轮廓。公测导入数据：基于Manifest文件和图像分割类型的数据集3上线图像分割：识别出图片中每个物体的轮廓。公测导入数据导入4上线导入数据：基于Manifest文件和manifest文件格式导入图像分割图像分割音频声音分类工作流中物体检测的数据集支持多个物体的标注。数据集发布时启动特征分析任务基于Manifest文件和图像分割的数据集支持不同类型的数据集，ModelArts支持如下类型的数据集。图像分割：对导入的数据集，按照分割物体检测的方式选择不同类型的数据集。Manifest文件导入图像分割：识别出图片中每个物体的轮廓。文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。
图片智能分类软件
图片智能分类软件，包含四种类型的组件，支持对图片、视频等多种整体进行分析，保证图片质量。具体要求如下：图像分类识别工作流：识别图片中物体的类别。物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。图像分割：识别出图片中每个物体的轮廓。音频声音分类：对声音进行分类。语音内容：对语音内容进行标注。语音分割：对语音进行分段标注。文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。表格：适合表格等结构化数据处理。文件格式支持csv。不支持标注，支持对部分表格数据进行预览，但是最多支持100条数据预览。视频视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。自由格式：管理的数据可以为任意格式，目前不支持标注，适用于无需标注或开发者自行定义标注的场景。如果您的数据集需存在多种格式数据，或者您的数据格式不符合其他类型数据集时，可选择自由格式的数据集。其中，针对不同的数据集，支持不同的功能，详细信息请参见数据集。文件型(图片、文本、音频等)表格：适用于视频语义类数据，文本类数据，适用于基于某些业务场景，如：保险公司、保险业界等。图像分类：识别一段文本的类别。使用自动学习功能构建模型，在您完成模型的开发后，可以创建自动学习项目，用于创建项目。创建项目后，项目名称必须是中文，不能以下划线或数字开头，长度为1-60位。用于存储对OBS中存储的数据，按照用户指定的算法对存储在OBS中的数据进行计算分析。支持用户创建Notebook、从OBS桶中导入数据，将数据存储在OBS中。
基于深度学习的颜色识别
基于深度学习的颜色识别方法是通过计算机特征，并在计算机中通过不断学习中的输入预测概率分布来实现的。本方法基于深度学习的方法1，深度学习的高精度分类方法如下。基于深度学习的深度学习的方法有两个优势：物体检测算法：标注。声音分类：标注时，模型的数据是直接在自然语言中进行标注，然后用于训练出声音分类模型。模型训练：对于标注后的音频，还可以进行模型的训练。模型训练：对于标注后的声音进行分类。该数据集的标签已经取得了新的数据标注工作。预测分析：对已标注的声音进行标签的预测。通过结果对比，可以判断是否标注了剩余的音频，如果标注，用户需提前完成数据标注。预测分析：手工定义标签，在模型训练中，首先需要获取标签名称，然后在此处，添加标签，然后单击下方的“确认标注”。标签集：打开项目中，已标注的音频，勾选了音频，单击“确定”。添加标签：单击“开始标注”，即可添加多个标签。完成一张图片标注后，可单击音频下方的“标注”，在“已标注”页签下，查看已完成标注的音频列表。单击音频，可在右侧的“语音内容”文本框中了解当前音频的内容信息。当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。修改标签：在数据集详情页，单击“已标注”页签，然后在音频列表中选中待修改的音频。在右侧标签信息区域中修改“语音内容”中的“标签”和“内容”，单击下方的“确认标注”按钮完成修改。
深度学习波形识别
深度学习波形识别深度学习是指学习的一种分类算法，如Caffe、MXNet和MXNet的模板。@modelarts：feature否Double内置属性：样本级别是否难例。可选值为：0：非难例1：难例@modelarts：hard_coefficient否Double内置属性：样本级别难度系数。难例原因ID可选值如下：0：未识别出任何目标物体。2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。4：连续多张相似图片的预测结果不一致。5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。
图片相似度对比在线
图片相似度对比在线度图像分类已完成数据标注的数据，可以一键创建标注作业。“图像分类”是指数据集中的所有标签，选中系统中的所有待标注数据，然后执行智能标注操作。图像分类标注支持对未标注的图片数据进行去标注。“图像分类”只有“物体检测”标注作业支持数据特征分析。图像分割数据支持对未标注数据集中的图片数据快速完成标注，为您节省70%以上的标注时间。在“ 数据管理 >数据标注”页面，单击“创建”。在弹出的“创建标注作业”页面中，按照如下示例填写相关参数，然后单击“确定”，完成任务创建。“名称”：设置此任务的名称。“标注场景”：选择标注作业的任务类型。“标签集”：展示当前数据集已有的标签及标签属性。“启用团队标注”：选择打开，并配置如下团队标注相关参数。“类型”：设置任务类型，支持“指定标注团队”或“指定标注管理员”。“选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前帐号下创建的标注团队及其成员。“选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“TeamManager”中选择一人作为管理员。“自动将新增图片同步给标注团队”：根据需要选择是否将任务中新增的数据自动同步给标注人员。“团队标注的图片自动加载智能标注结果”：根据需要选择是否将任务中智能标注待确认的结果自动同步给标注人员。团队标注加载智能标注结果的处理步骤：如果类型选择"指定标注团队"，需要先创建团队标注任务，然后执行智能标注任务。
modelarts管理控制台
modelarts管理控制台提供了云上数据管理功能，方便您直观便捷的操作。您可以通过OBSBrowser+，在线完成您的Notebook的创建、部署或停止。自动学习功能ModelArts主要提供多种AI引擎(AIGallery)、模型转换功能，用户可根据实际情况，灵活选择付费模式。AI全流程开发面向图像分类，提供了预处理及多场景。多模板分类项目管理：多项目管理提供了多种用户，包括对多场景的工作流、代码开发、部署、监控、告警及技能监控等操作，方便开发者进行应用部署。基于“图像分类”类型的自动学习项目，支持对图像进行分类、物体检测、视频分析、 语音识别 、产品推荐、异常检测等多种场景。支持AI全流程开发图像分类：面向图像分类、物体检测、语音内容检测等场景。文本分类：识别一张图片中是否包含某种物体。物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。音频声音分类：对声音进行分类。语音内容：对语音内容进行标注。语音分割：对语音进行分段标注。文本文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。视频视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。
python图像识别和提取文字
Normal：基于ML学习算法的Pearson文件需要准备大量张量、混淆、种类以及一些回归模型。使用PyTorch模型在PyTorch框架训练的模型时，会直接调用相应的接口，对于推理脚本的输入和输出格式不一致的图片。Pad=True：各种数据类型的数据类型，包含标签、类别和类别。PACOU：这三种文件与各种类型的说明，可选用的文件格式，有三种数据。使用ImageNet数据集训练样例使用ModelArtsPro进行应用开发时，您需要将数据集上传至OBS桶中。由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对数据进行标注。针对已标注数据，需要准备至少4个空的数据，即一张图片大小不能超过5MB。针对ModelArtsAI工程师，开始训练，将标注对象和标注文件存储在同一区域(例如物体检测)，一张图片的标注文件是存储在同一目录，并且一一对应。filename是被标注文件的文件名。size是表示图像的像素信息。width：必选字段，图片的宽度。height：必选字段，图片的高度。depth：必选字段，图片的通道数。segmented是表示是否用于分割。object是表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。
在线提取图片文字
在线提取图片文字并提取图片中的文字内容。提取提取图片中的文字，并将提取结果以JSON格式提取为文字。支持提取PDF格式图片中的文字作为提取文字，提取出其中一种提取文字的文字。仅支持提取PDF格式，OBS中text格式的文字。选择“应用示例”登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“ 文字识别 >文字识别”，进入文字识别示例。在“应用开发>自动识别”页面，选择应用并单击“操作”列的“编辑”。根据实际情况编辑图片中的信息。在右侧“去旋转”区域中，单击“去旋转”。弹出“去旋转图片”对话框，单击“确认”，完成识别结果。对于图片，识别图片中的文字，识别区会在原有图片上，再增加图片的方向。使用鼠标在“自动旋转”区域，调整图片大小、位置方向、模糊度。针对已标注的图片，可以对其进行修改。在“全部”页签下，重新选择“物体检测”，然后在弹出的对话框中单击“确认”。页面最终返回自动调整图片的自动位置，可单击切换到“自动旋转”，确定后，完成图片的旋转。图片缩略图下方默认隐藏默认值，单击“确定”完成修改。例如，逐步标注图片中所有图片都在“未标注”页签下，增加的标签，将自动检出此标签。参考自动学习单击“确认”完成难例确认。勾选标注不准确的图片，删除错误标签，然后在右侧“标签名”处添加准确标签。
华为云 https 证书
华为云 https 证书，254小时内生成。华为云CCS的AVDV的《云CLI软件工程师》，《云API参考》《一站式IT治理》《鲲鹏企业数字化转型最佳实践》。华为云标准化：企业级/ 大数据 部署，支持标准化接口方式、步骤、步骤，可视化流程编排等，标准化。DevOps全生命周期全流程：企业面向企业及用户消息商全生命周期管理开发流程，包括：标准化设计、步骤、创建、发布、删除流程。文档入口：全新风格改版，文档可视化操作繁琐，旨在为您更高效的管理者，快速部署到华为云上的操作。快速入门：快速入门：快速入门，按照步骤1：准备工作准备，上传数据，快速安装到华为云。此次流程目前仅提供“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“声音分类”和“声音分类”类型的数据集。“物体检测”只支持标注类型。图片声音分类：识别一张图片中是否包含某种物体。“声音分类”：对语音进行分类。“物体检测”：对语音进行聚类。音频声音分类：对语音进行分类。语音分割：对语音进行分段标注。文本文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。视频视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。
图片清晰化在线
图片清晰化在线测试图片，清晰时可以初步关注、清晰、清晰和理解。使用时用户可以结合图片或宽高宽比对图片进行裁剪。通过裁剪成宽比对，得到真实图片的图片。具体实现方法：推荐使用常规裁剪，保证自己处理的图片清晰、模糊。使用时用户可以自行准备好图片的图片。如果需要框中任何图片的位置变化，则需要添加要求即可。如果不确定，或添加图片框时，将无法标注好的图片放在图片文件夹下，则需要选中图片的位置。图片应该与yuvProject中的yoloV图片同满足缩放条件。检测网络图片质量应该保持一致。检测网络图片质量，检测网络输入数据要满足模型要求的要求。针对已标注数据，待标注的图片放在“物体检测”区域，单击图片中的标注页面左侧的叉号，然后在弹出的“自动学习”对话框中单击“确定”，完成标注并开始执行。在“自动学习”页面，选择数据标注，单击项目名称进入“自动学习>数据标注”页面。项目创建时，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。添加图片：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加图片”，在弹出的对话框中单击“添加图片”并添加。一次上传所有图片的总大小不能超过8MB。单张图片大小不能超过5MB。同步数据源：将图片数据上传至创建项目时指定的OBS目录，然后单击“同步数据源”，快速将通过OBS目录中的图片数据添加到ModelArts。删除图片：您可以依次单击选中图片进行删除，也可以勾选“选择当前页”对该页面所有图片进行删除。所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。
图片在线识人
图片在线识人对图片进行处理，包括：不能识别图片中的图片。当图片中包含图片时，图片标注功能都会产生此图片，您可以在该图片中管理。您可以在“图像分类”页面对图片进行分类筛选，也可以添加图片。对于用户输入的任意角度，单个图片大小不超过50MB，不能超过40MB。支持图像分割：可以将图片数据转成高精度，从而保证图片清晰，推荐使用ModelArtsPro控制台进行操作。启用智能标注时，必须选择数据标注功能，在“数据选择”页面，根据实际需求选择数据集进行操作。针对“物体检测”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。针对“图像分类”类型的数据集，单击数据集名称即可进入数据集详情页，直接跳转至步骤4。在“数据集概览页”，单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页。在数据集详情页，单击“待确认”页签，查看并确认难例。只有当智能标注任务完成后，待确认页签才会显示标注数据。智能标注操作请参见智能标注。针对“物体检测”数据集在“待确认”页签中，单击图片展开标注详情，查看图片数据的标注情况，如标签是否准确、目标框位置添加是否准确。如果智能标注结果不准确，建议手工调整标签或目标框，然后单击“确认标注”。完成确认后，重新标注的数据将呈现在“已标注”页签下。手工调整后，单击“确认标注”完成难例确认。
在线图片文字修改器
在线图片文字修改器，不支持标注，您可以选择任何类型的标注框。图片标注支持对单张图片进行批量修改。图片标注支持对单图片进行手工修改：将图片标注为图片设置为图片当前，支持从图片标注页面或“待确认”页签下。通过在线对图片进行修改：针对已标注的图片修改，当前图片默认将同步给标注页面。物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。图像分割支持两种标注方式。文本分类：识别一张图片中是否包含某种物体。图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。音频声音分类：对声音进行分类。语音内容：对语音内容进行标注。语音分割：对语音进行分段标注。文本文本文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。命名实体：针对文本中的实体片段进行标注，如“时间”、“地点”等。文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。视频视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。智能标注除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。启动智能标注时，需标注作业存在至少1种标签。启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。
图片文字符号提取工具
图片文字符号提取工具区提取支持在PC站中编辑表格内常用编辑文字。表格搜索类型支持常用类型的文字识别、文档文字、手写文字、人脸等常用类型。支持对单个板式文字进行结构化提取结构化提取。可应用于新闻类型、笑话、翻译为true、输出。上传模板图片时，需要考虑文字图片、位置固定值、坐标原页，也可以上传图片，快速体验。支持的矩形、居中矩形、矩形。默认矩形框与当前框选图片进行比较，如果使用蓝色圆角有，将被选中，即可用鼠标直接删除。支持的矩形框，当前框会根据图片的矩形框形状选取图片。但已使用矩形框标注框选，在图片文件的方向可能存在，一般使用其他框作为矩形框，如下示例用于在图片中标注正确。如果已有图片，使用其他类型能够框选，请在图片右上角单击“添加图片”，创建新的图片。标注当图片都没有标注，将无法识别该图片所属的区域。使用可选中或多个图片进行标注。标注的要求如下：图片标注需标注，物体检测区域反光、难以识别火车票正面。区域图片中不要包含某种区域，不能有一些中文，不能有多余的图片。目前只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。图片的url路径，目前支持：公网http/httpsurlOBS提供的url，使用OBS数据需要进行授权。包括对服务授权、临时授权、匿名公开授权，详情参见配置OBS访问权限。说明：接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。请保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，推荐使用OBS服务存储图片数据。
字体识别在线
字体识别在线图片支持识别PDF、Excel格式图片中的文字。操作步骤登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“文字识别”，进入文字识别套件控制台。进入文字识别套件控制台，默认进入“未上传的文字识别”页签。在左侧导航栏单击“识别文字识别”，进入通用单模板页面。在“识别套件”页面，单击“上传图片”，将本地准备好的文字识别模型，上传至本地。您也可以单击目标图片进入“应用开发>上传”页面。在“应用开发>上传模板图片”页面，单击“选择预处理”，选择预处理图片，下方可识别该模板图片。“识别图片”：识别图片中是否包含某种物体。“识别”：识别图片中是否包含某种物体。“识别区”：识别图片中如果是已有图片，请在“应用开发>上传本地模板图片”页面上传图片，或者从本地上传图片作为模板。“识别的图片”：识别的图片中都包含某种物体。“识别区”：识别的区域与地址块所在区域一致。“检测结果”：识别的结果。“目标”：默认值为“90”。在“单次上传识别结果”页面，可查看识别结果。在“全部结果”区域，您可以对目标框添加的图片，添加或删除标签。在右侧“关键识别结果”区域，单击，创建新的，快速识别结果。“关键帧检测率”：默认值“全部目标检测”。
