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。
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。
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。
图片篡改检测 接口描述 基于深度神经网络与跨模态分析技术,精准检测伪造图像,支持返回图像篡改检测结果及伪造区域坐标;支持对图像中的伪造区域以热力图形式进行可视化返回。示意图如下: 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ,可进行图片篡改检测、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。
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。
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。
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。
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。
模型支持: EasyDL图像:图像分类高精度,图像分类高性能,物体检测高精度,物体检测均衡,物体检测高性能,目标跟踪单标签模型。
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。