在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, version 为版本号。
预置模型调参模式开发 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet、YOLO、PicoDet、MaskRCNN等近30种网络类型,适配大部分场景,开发者只需选择合适的预训练模型以及网络,根据自身经验进行调整,以获得更适合特定场景的模型。 训练配置 预置模型调参模式下支持对模型文件导出类型、训练使用算法与网络类型、网络参数等内容进行设置。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-{version}.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, {version} 为版本号,可以在 SDK下载页面 找到。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, version 为版本号。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, version 为版本号。
3、在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4、添加SDK工具包lib/bce-java-sdk-version.jar和第三方依赖工具包third-party/.jar。 其中,{version}为版本号,可以在SDK下载页面找到。
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。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包lib/bce-java-sdk-version.jar和第三方依赖工具包third-party/*.jar。 其中,version为版本号。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中,'version'为版本号。
在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中,version为版本号。