模型发布全流程可视化便捷操作,最快15分钟即可获得一个高精度模型 操作步骤 Step 1 创建模型 确定模型名称,记录希望模型实现的功能 Step 2 上传并标注数据 前往数据总览页面上传数据,并在线标注数据 Step 3 训练模型并校验效果 选择部署方式与算法,用上传的数据一键训练模型 模型训练完成后,可在线校验模型效果 Step 4 发布模型 根据训练时选择的部署方式,将模型以云端API的方式发布使用
定制时序预测模型,旨在帮助用户通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律,从而对未来的变化趋势进行预测。本文介绍 时序预测 模型: 相较于表格数据预测使用的分类或回归模型,时序预测模型使用的训练数据中必须包含有效时序的特征,一般时序具有固定的频率,且在连续时间范围内的每个时间点上都有一个值。 以下是关于时序预测模型的技术文档。
常见问题 问题1:我应该采集多少数据?这些数据有什么要求? 在数据采集数量上,一是要保证每个标签的数据量不低于50,理论上标签量越多,模型效果更好;二是尽量保证各个标签的数据量不要差异太大,也就是要具有一定的均衡性。在数据采集方式上,要尽量采集真实场景图片,不用使用非真实场景图片,如网络图片。
应用场景 目标计数:流水线上特定产品的数量统计;商场、旅游景点的人流统计等 智能化交通:人流、车流分析;行人运动轨迹预测;交通违规抓拍等 人/动物的轨迹分析:监控摄像下的行人可疑移动轨迹分析;养殖场动物移动轨迹监测等 应用示例1,飞机轨迹跟踪: 应用示例2,生猪行为分析: 开始使用 Step 1 创建模型 确定模型名称,记录希望模型实现的功能 Step 2 上传并标注数据 前往数据总览页面上传数据,
Notebook 模板使用指南概述 Notebook 模板使用指南概述 BML 基于 Jupyter 提供了在线的交互式开发环境 Notebook 建模,不但免去了用户准备开发环境的过程,而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 模板概述 BML Notebook 建模为开发者提供了图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签、物体检测、NLP 通用和通用等多种模板。
拼接方式介绍 货架拼接服务支持三种拼接方式: 图片拼接-手机端实时拼接:拍摄图片进行拼接,可实时获得拼接结果 图片拼接-云端非实时拼接:拍摄图片进行拼接,需要2~3分钟获得拼接结果 视频拼接-云端非实时拼接:拍摄视频进行拼接,需要2~3分钟获得拼接结果 下面为货架拼接的效果图: 使用方式介绍 货架拼接服务提供以下三种使用方式: 云服务API,面向云端非实时拼接方式,可参考货架拼接文档 API调用方法 可二次开发的
39;BGR', feedShape: { fw: config.resize[0], fh: config.resize[1] } }); ... // init runner await runner.init(); ... // predict and get result await runner.predict(img); 更多可参考 PaddleJS工程页 小程序开发
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2.导入待确认门店列表 创建好门店库后,进入到门店库,参考文档 门店导入 将本地的待确认的未铺货门店数据导入至门店库 待确认门店列表 。
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