卡口数据深度开发交警  内容精选
  • 数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注,进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签,输入不同分类名称,完成标签添加。 标签格式说明:目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线,暂时不支持中文 标注方式 根据下侧选定的当前图片,在左侧选择合适的标注工具标注目标物体。

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  • 深度图+障碍物提示: - 机器人视觉 | 百度智能云文档

    深度图+障碍物提示: 开启深度图和障碍物提示,只需要在基本的 app_tracking 后加 -show_depth 参数即可 ./app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -show_depth 开启后,程序将会在新的窗口显示深度图,同时如果前方一米内有障碍物,程序会在命令行窗口打印提示并显示距离,如下图。

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  • 序列标注数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    序列标注数据导入 创建数据集 您可以在BML中,选择“数据管理/标注”并点击按钮“创建数据集”,对话框中选择数据类型为“文本”,标注类型选择“序列标注”,同时您需要根据您的标注数据,选择此序列标注数据集的标注体系(详见文档《序列标注标注说明》)。注意:当前序列标注数据集不支持在线标注功能,您在序列标注数据集中仅能上传标注数据

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  • 导入已标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 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。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。

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  • 导入未标注数据 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的实例分割数据集导入未标注数据(即原始图片)的方式有两种。一种为从本地选择图片文件;一种为从平台中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 无标注数据-本地-上传图片 ,点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。

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  • 短文本匹配数据标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    短文本匹配数据标注 短文本匹配数据标注 打开短文本匹配数据集的标注页面,您可以看到全部未标注的数据 在页面右侧选择两个文本是相似还是不相似,便可完成标注

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  • 数据增强算子参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    数据增强算子参考 适用于图像分类的数据增强算子 算子名 功能 ShearX 剪切图像的水平边 ShearY 剪切图像的垂直边 TranslateX 按指定距离(像素点个数)水平移动图像 TranslateY 按指定距离(像素点个数)垂直移动图像 Rotate 按指定角度旋转图像 AutoContrast 自动优化图像对比度 Contrast 调整图像对比度 Invert 将图像转换为反色图像 Equalize

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  • 数据导入 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    该目录下子文件目录及非相关内容(例如压缩包)不导入 导入方式 数据导入无标注信息图片以及有标注信息图片的导入 注:数据导入后依然存储在您设备本地导入路径下,飞桨EasyDL桌面版不会调整您的数据存储路径,因此如更改本地存储路径下的图片将会导致数据集发生变动,如有正使用当前数据集训练的任务,将会导致任务失败.

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  • EasyDL结构化数据价格整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    EasyDL结构化数据价格整体说明 本文档介绍EasyDL结构化数据服务的价格 EasyDL旨在为开发者提供一站式AI开发体验,仅针对训练算力及部署两项内容收费。 算力收费 EasyDL结构化数据提供付费算力,付费算力可用于模型训练,可根据实际需求购买算力使用时长。

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  • 配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式:高度开放的建模方式,用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置,具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自由度。

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