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- 在实际应用中,输入的数据可能并不符合模型输入的要求,这时需要做预处理以满足模型输入要求。同时,对推理结果解析后,可能要做一些标价的后处理,比如对于目标检测,需要绘制方框。这里来说说常用的调用OpenCV库的方法。 在实际应用中,输入的数据可能并不符合模型输入的要求,这时需要做预处理以满足模型输入要求。同时,对推理结果解析后,可能要做一些标价的后处理,比如对于目标检测,需要绘制方框。这里来说说常用的调用OpenCV库的方法。
- 手把手教你利用ModelArts进行肺结节检测 手把手教你利用ModelArts进行肺结节检测
- 在ModelArts实现基于MXNET的人脸识别,这里我们用到的就是ModelArts中的NoteBook,也用到了OBS桶。正好在ModelArts上做了一个人脸识别的云端实验,在这里分享一下执行过程,下面开始吧。 在ModelArts实现基于MXNET的人脸识别,这里我们用到的就是ModelArts中的NoteBook,也用到了OBS桶。正好在ModelArts上做了一个人脸识别的云端实验,在这里分享一下执行过程,下面开始吧。
- 很多时候,我们需要将图像后处理的结果保存下来,这里选择为保存成图片,以当前日期来命名,我的Atlas 200 DK系统时间不太对,不过不影响。 很多时候,我们需要将图像后处理的结果保存下来,这里选择为保存成图片,以当前日期来命名,我的Atlas 200 DK系统时间不太对,不过不影响。
- 基于Atlas 200 DK的原版YOLOv3(Darknet-53)实现(Python版本),这里提供完整的工程,包括转化好的模型,只要你有Atlas 200 DK即可运行。YOLOv3可以算作是经典网络了,较好实现了速度和精度的Trade off,成为和目标检测的首选网络,堪称是史诗巨作级别(我是这么认为的)。YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2的基础上,改进而来。 基于Atlas 200 DK的原版YOLOv3(Darknet-53)实现(Python版本),这里提供完整的工程,包括转化好的模型,只要你有Atlas 200 DK即可运行。YOLOv3可以算作是经典网络了,较好实现了速度和精度的Trade off,成为和目标检测的首选网络,堪称是史诗巨作级别(我是这么认为的)。YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2的基础上,改进而来。
- 零代码轻松实现图像分类本文首次发表于华为云社区AI实战营版块,主要是作者参与【2020华为云AI实战营】】的一些学习经验,此次分享的是利用华为云AI开发平台ModelArts实现简单的图像分类,主要用到ModelArts的一键模型上线和市场订阅算法来实现同一个图像分类。开局一张图,故事全靠编。社群里边很多小伙伴的学习积极性和技巧都很sixsixsix,开局的这张图就是小花快跑大佬的学习总结,... 零代码轻松实现图像分类本文首次发表于华为云社区AI实战营版块,主要是作者参与【2020华为云AI实战营】】的一些学习经验,此次分享的是利用华为云AI开发平台ModelArts实现简单的图像分类,主要用到ModelArts的一键模型上线和市场订阅算法来实现同一个图像分类。开局一张图,故事全靠编。社群里边很多小伙伴的学习积极性和技巧都很sixsixsix,开局的这张图就是小花快跑大佬的学习总结,...
- 机器学习基础——基于SVM的红酒处理,轻松了解SVM,基于常见的红酒数据集,从基础开始,学习SVM,每天进步一点点哈。 机器学习基础——基于SVM的红酒处理,轻松了解SVM,基于常见的红酒数据集,从基础开始,学习SVM,每天进步一点点哈。
- 机器学习基础——基于鲍鱼年龄预测的线性回归Demo(附代码)。回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。 机器学习基础——基于鲍鱼年龄预测的线性回归Demo(附代码)。回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
- 这是华为云开发者AI青年班黑客松大赛——对美食图片的分类代码分享,最终得分96.8,这个得分并不是很好,虽然很菜,和前几名的大佬无法相比,但还是和大家分享一下(内心OS:终于有时间来写这个了)。代码参考了一位心地善良的选手的分享,感谢他开源了代码,我在他的基础上做了一些细小的工作,使得得分略微提升一点,再次感谢那位心地善良的大佬,文中附上了大佬的GitHub代码链接 这是华为云开发者AI青年班黑客松大赛——对美食图片的分类代码分享,最终得分96.8,这个得分并不是很好,虽然很菜,和前几名的大佬无法相比,但还是和大家分享一下(内心OS:终于有时间来写这个了)。代码参考了一位心地善良的选手的分享,感谢他开源了代码,我在他的基础上做了一些细小的工作,使得得分略微提升一点,再次感谢那位心地善良的大佬,文中附上了大佬的GitHub代码链接
- 最近遇到了无法使用OBS桶上传文件,我的原因是忘记了AK和SK,无法用OBS客户端,怎么办?可以利用NoteBook来完成(需100M以下文件)。这是我的无奈之举,如果你可以用客户端就用客户端吧,又快又好。最后附上客户端下载链接(在文末)。 最近遇到了无法使用OBS桶上传文件,我的原因是忘记了AK和SK,无法用OBS客户端,怎么办?可以利用NoteBook来完成(需100M以下文件)。这是我的无奈之举,如果你可以用客户端就用客户端吧,又快又好。最后附上客户端下载链接(在文末)。
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