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物体检测导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从本地导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据，支持快速导入到BML，方便直接进入后续训练环节。 向选定的数据集导入已标注好的数据有两种方式: 1、将单张图片和对应图片的标注信息以json/xml格式上传 2、将BML中其他数据集已经标注好的数据导入 从本地导入已标注数据 物体检

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PaddlePaddle 2.0.0rc Paddle 此处提供基于Paddle框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： II', lbpath.read(8)) labels = numpy.fromfile(lbpath, dtype=numpy.uint8) with open(image_path[:-3], 'rb') a

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物体检测私有API集成文档 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 部署包使用说明 BML定制化物体检测模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部署的

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私有化部署接口说明-文本分类 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 部署包使用说明 BMLL定制化文本分类模型的本地部署通过EasyPack实现，目前提供单机一键部

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图像分类LinuxSDK集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 通用版和BML。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X / IGPU 瑞芯微 RK3399Pro 语言支持： Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD

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如何获取图像分类软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，EasyDL推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与EasyDL图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1：在EasyDL训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务要求 Step 2：发布模型时选择

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EasyDL图像软硬一体方案价格说明 目前EasyDL图像提供基于图像分类、物体检测任务的多种软硬一体方案，请前往 专题页面 对比不同方案的性能与价格，选择与业务场景最匹配的方案。 方案获取流程 Step 1：在EasyDL训练专项适配硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务需求 Step 2：发布模型时选择专项适配硬件的专用SDK，并在 AI市场 购买方案 Step 3：获得硬件和用

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4.汽车咨询网站文章自动推送 项目说明 业务背景 作为汽车资讯的应用网站，在汽车业务、汽车采购、汽车车友组织等方面有多年的垂类资讯行业积累，目前遇到的业务问题是，每天需要对百万量级的汽车资讯类内容进行快速发布，这些内容有来自于用户UGC的生产内容，有来自于平台、自运营频道打造的专项精品内容，也有来自于网络上针对定向网站定时抓取的内容。为保证资讯实时性，以上内容入库后需要根据标题快速推送到不同的专栏

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