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BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测:以空气质量预测为例 表格预测简介 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!
如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像识别服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 植物识别 API 的样例,帮助您零编码快速体验并熟悉图像识别服务。 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。
目前广汽传祺GS8、GM8、GS5等都可以通过e祺学APP,对汽车任意部件进行拍照,即可以实时识别出部件名称,展示相关参数、描述等信息,更便捷、直观地帮助销售顾问为客户介绍新车知识。 这是如何实现的?
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 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。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 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。
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在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。
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