多线程时图片按线程分配不均 或 不同batch size的图片交叉调用infer接口时,部分结果错误 A:EasyDL图像分类高精度模型在有些显卡上可能存在此问题,可以考虑填充假图片数据到图片比较少的线程或batch以使得infer间的图片绝对平均。 2.
RES /xxx/test.jpg 然后可以看到输出的结果: 如果是物体检测或者图像分割模型,可以打开生成的/xxx/test.result.cpp.jpg图片,查看检测框的效果。 测试easyedge_serving easyedge_serving会开启一个http server服务,并实现了一个简单的网页,用户可以在网页上上传图片并查看预测结果。
8 9 // 图像分割时才有 10 cv :: Mat mask ; // 0, 1 的mask 11 std :: string mask_rle ; // Run Length Encoding,游程编码的mask 12 } ; 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 *
12 auto img = cv :: imread ( { 图片路径 } ) ; 13 // step 3: 预测图像 14 std :: vector < EdgeResultData > result2 ; 15 predictor -> infer ( img , result2 ) ; 16 # 解析result2即可获取结果 异步接口使用流程 C++ 复制 1 // step 0:
mask 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。
mask 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。
已知不支持fp16的模型包括:EasyDL图像分类高精度模型。 运行demo 命令执行格式: Bash 复制 1 ./easyedge_batch_inference { 模型RES文件夹 } { 测试图片路径或图片文件夹路径 } 2 .
图像分类-单图多标签API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用,如有疑问可在百度智能云控制台内 提交工单 接口描述 基于自定义训练出的图像分类模型,实现个性化图像识别。
图像分类-单图单标签私有API集成文档 本文档主要说明定制化模型本地部署后,如何使用本地API。如还未训练模型,请先前往 BML 进行训练。
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