用BML实现物体检测 目录 1. 物体检测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 道路交通电子眼检测数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 7. 公有云调用 7.1 使用流程 用BML实现物体检测:以道路交通电子眼检测为例 物体检测简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
上传数据集并在线标注 在完成了设计分类与准备数据后,可以通过以下方式导入数据: 导入未标注/分类的数据,在线进行数据标注 直接导入标注/分类好的数据 导入未标注数据 本地数据 支持上传图片、压缩包,或通过 API导入 已有数据集 支持选择百度云BOS导入、分享链接导入、平台已有数据集导入;支持选择线上已有的数据集,包括其他图像类模型的数据集 在线标注 上传未标注数据后,即可进入「标注数据集」页面进行在线标注
用rebase得到线性历史 本地工作 一个任务用一个分支,可以提交多次。
如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像增强与特效服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 黑白图片上色 API 的样例,帮助您零编码快速体验并熟悉图像增强与特效服务。 视频教程请参见 如何用可视化工具调用API服务(视频版) 。 1.
如何用代码调用服务 如何使用代码调用服务 API 1. 准备开发环境 我们选择用 Python 来快速搭建一个原型,关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。
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用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。