数据准备 数据采集与导入 选取出实际作业场景中不同时刻、不同拍照角度、光线条件、背景元素的图片作为训练数据,训练数据覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强,训练数据与实际情况越贴近,模型效果越好。 EasyDL支持通过以图片、压缩包、和API的形式将本地数据导入至EasyDL里创建的数据集中,也可通过百度云BOS 、以及分享链接将平台内已有的数据集导入目标数据集。
大型APP部署解决方案 方案简介 我们这里定义的大型APP,通常是指一些对视频、图片等大流量相关的APP,这类APP在运行使用中会产生大数量级的流量、缓存以及信息存储请求,这样的APP就要求其部署环境具有更强的稳定性能和可靠性。同时,还需要更强的网络分发来支持其遍布各地的请求的快速响应。除此之外,大数量级的缓存和存储请求需要部署环境具有较好的缓存支持与数据存储能力。
竖条图;2)图片特征过于单一,比如纯色图、只有一根黑色的圆柱体等;3)图片中主体太多,比如一张图里有十几双鞋子、或者多只口红啥的,模型不知道应该以哪一个主体为识别目标,就处理不了了。
竖条图;2)图片特征过于单一,比如纯色图、只有一根黑色的圆柱体等;3)图片中主体太多,比如一张图里有十几双鞋子、或者多只口红啥的,模型不知道应该以哪一个主体为识别目标,就处理不了了。
漏识别:橙框内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体 观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。
Q:什么是base64编码,如何提供? A:图片的base64编码指将一副图片数据编码成一串字符串,各种编程语言均包含Base64编码函数,可直接调用使用。 注:图片base64编码后需去除图片头,如(data:image/jpg;base64,),并进行urlencode后方可上传。 Q:怎么提高识别的准确率和识别速度? A:文字识别的准确率跟拍摄光照、背景、清晰度等因素有关。
函数创建完成后,您可在『本地函数』栏中看到新创建的函数,每行函数均有快捷功能图标,如下图所示。
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