标注出图片中需要检测缺陷并通过添加标签对该类型缺陷进行定义。 模型训练 数据准备工作完成后，选择物体检测任务类型，点击创建模型，根据您的实际需求对模型进行命名。 由于流水线上的缺陷检测对检测效率有一定要求，同时需要将AI检测模型部署到智能分拣器的控制器（IPC）上进行使用，创建训练时部署方式、部署设备和算法类型就可分别选择「EasyEdge本地部署」、「通用小型设备」和「高性能」。

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以本地导入-上传压缩包为例：导入方式选择【本地导入】，选择标注格式，点击【上传压缩包】。 仔细阅读上传压缩包格式要求，可点击【下载示例压缩包】确认格式： 确认格式无误后，点击【已阅读并上传】, 注意上传时不要关闭网页： 点击【确认并返回】后自动开始导入： 可看到【标注状态】为100%，如果数据集没有全部标注，可使用平台【智能标注】功能。

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解压 .whl 压缩包，得到源码。 Plain Text 复制 1 unzip -d .

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商品基本信息识别 ++top 否 int 检测到的目标主体区域到图片上边界的像素距离 商品基本信息识别 ++width 否 int 检测到的目标主体区域的像素宽度 商品基本信息识别 ++height 否 int 检测到的目标主体区域的像素高度 商品基本信息识别 建议翻拍判定方法 设定一个判定为翻拍图片的阈值，即如果recapture的score大于这个值，则认为这张图片是翻拍。

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无 使用示例 如下图所示，构建算子结构，选择特征列，配置检测条件参数。

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v1-signing-enabled 确定 apksigner 是否会使用基于 JAR 的传统签名方案为给定的 apk 软件包签名。默认情况下，该工具会使用 --min-sdk-version 和 --max-sdk-version 的值来决定何时采用此签名方案。

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施工人员安全装备检测 项目说明 业务背景 在能源巡检领域，一些如输电线路检修、施工现场、石化厂区等高危区域，由于部分作业人员安全意识淡薄、安全技能缺乏，无知、图省事、从众等心理导致”三违”行为频发。 业务难点 传统的监控方案需监察人员24小时被动式值守观察，难免遗漏，只能用于事后回放、时候追责。 解决思路 以人工智能技术为手段，精准把握 “高精度质量检测，大范围安全管理”的行业需求。

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文件检测分类 接口描述 对图片中的文档、卡证、票据等含文字的主体进行检测、分类，可同时支持一张图片中多张主体的情况，返回每个主体的类别及位置信息。 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

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