实例分割是主流的计算机视觉任务,对比物体检测,支持用多边形标注训练数据,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。其主要应用场景有: 专业检测:应用于专业场景的图像分析,比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林,或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通:识别道路信息,包括车道标记、交通标志等。
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.
什么是插件应用 目录 产品介绍 应用场景及案例 插件应用已于2024年7月31日迁移至AppBuilder,本文档为历史参考,如有需要请您于 AppBulier 使用或关注 。 产品介绍 插件应用(Plugin)是大语言模型(LLM)的应用构建工具,帮助用户快速构建LLM应用或将LLM应用到自建程序中。开发者可以通过LLM API 以及内置的模块等快速的启动LLM应用的创建工作。
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。
简单易用 :提供界面化操作界面,非 IT 人员可直接上手操作,像 U 盘拷贝一样简单。 使用场景 您的网络环境不好(带宽小、网络不稳定),且带宽成本非常昂贵; 希望尽快完成数据的上云,但是专线方式的费用过于昂贵; 自己没有硬盘或者无可移动的数据存储和传输设备。
应用场景及案例 金融行业 应用场景: 银行贷记卡征信问题 采用策略:无变量Prompt模板 - 限定问答文本 案例展示: 用户:征信中经常出现的连三累六是什么意思? 应答:征信报告中连续三个月有逾期还款记录,并且逾期还款记录累计超过六次,是连三与累六的合称,这是征信逾期中较为严重的一种,一旦出现这种情况,在银行申请贷款是不可能通过的,并且大部分网贷申请也会有限制。
适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量。其主要应用场景有: 视频监控:如检测是否有违规物体、行为出现。 工业质检:如检测图片里微小瑕疵的数量和位置。 医疗诊断:如医疗细胞计数、中草药识别等。 下文中将以道路交通电子眼检测任务为例,分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的物体检测模型。
使用场景 您的网络环境不好(带宽小、网络不稳定),且带宽成本非常昂贵; 希望尽快完成数据的上云,但是专线方式的费用过于昂贵; 自己没有硬盘或者无可移动的数据存储和传输设备。
常见问题 Q:KTO训练和DPO训练有什么不同? A:训练过程中KTO方法需要对输出结果进行二元判断,符合预期/不符合预期,所以其收集的数据为Prompt+Chosen或Rejected;DPO训练依赖人类反馈,需要对输出结果进行偏好性判断,两个输出的倾向程度,所以其收集的数据为Prompt+Chosen和Rejected。
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