数据标注服务& 内容审核服务

be modified while smart annotation is running 智能标注期间不可修改数据集 406008 quota exceeded 配额超限

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创新性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化 AutoDL技术 面向视觉场景，百度研发的AutoDL Transfer模型结合了模型网络结构搜索、迁移学习技术，可针对用户数据进行算法自动优化。与通用算法相比，更适用于细分类场景。

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平台提供文本实体标注的工具，您可在平台上传文档，完成标注后可直接进行模型训练。

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通过大模型降低行业专家/老师标注成本 覆盖长尾行业/场景，不再需要找对应专家或老师 定义好了大模型在判题场景中需要满足的需求后，下面我们到业务可行性评估阶段， 判断大模型是否具备处理此场景任务的能力 。

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创新性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化。 文心·CV大模型 基于领先的视觉技术，利用海量的图像/视频等数据，为企业/开发者提供强大的视觉基础模型，以及一整套视觉任务定制与应用能力。

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解决方案 1、借助飞桨EasyDL图像分类能力实现面料智能识别，打造海量面料搜索引擎：知布123； 使用流程 （1）采集图像，采集面料图像并上传后，利用部署在本地的图像分类模型从几百种面料中智能识别面料类型并展示面料详细信息； （2）导入面料图片，创建上百种面料标签，累计共上传图片5000+，使用智能标注功能自动标注面料图片； 基于EasyDL提供的预训练模型训练面料分类模型，模型效果达到99%+准确率

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检测和分割网络： Body请求示例： { "image": "<base64数据>" } body中参数详情： 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image 是 string - 图像数据，base64编码，要求base64图片编码后大小不超过4M,最短边至少15px，最长边最大4096px，支持jpg/png/bmp格式 注意去掉头部 threshold

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通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化。

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