电路板漏焊检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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」。
物体检测创建模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测创建模型 在导航【模型训练】中，点击训练模型，填写模型名称、所属行业、应用场景等信息，即可进入数据准备环节 操作示例： 注：1. 创建模型后可持续新增模型版本，因此不必每次训练模型都创建模型 2.目前单个用户在每种类型的模型下最多可创建10个模型，每个模型均支持多次训练。 3.如果您是企业用户，建议您按照真实企业信息进行填写，便于EasyDL团队后续更好的为您服务
商品检测API调用方法 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
物体检测EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
关于矩形坐标 x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标 y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标 x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标 y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标 可以参考demo文件中使用opencv绘制矩形的逻辑。
007-异常检测算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 目录 1. 创建并启动Notebook 2. 训练物体检测模型 3. 配置并发布模型 4. 校验模型 5. 部署在线服务 基于 Notebook 的物体检测模板使用指南 本文介绍了物体检测模板下，从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型，再到保存模型、部署模型的全流程。
将物体检测模型部署至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
将物体检测模型部署至边缘 本文介绍如何在AI中台的模型中心导入原始模型，然后通过模型转换，生成适配 通用X86芯片/通用ARM芯片 的 物体检测 模型，并部署至设备边缘。
施工人员安全装备检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
物体检测模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
评估指标说明如下 F1-score： 对某类别而言为精确率和召回率的调和平均数，评估报告中指各类别F1-score的平均数 mAP： mAP(mean average precision)是物体检测(Object Detection)算法中衡量算法效果的指标。
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux Atlas SDK的使用方法。
