Notebook使用参考 页面概览 BML对原生Notebook进行了定制与扩展,用户可以使用新的Notebook完成代码开发、代码执行、结果查看以及模型保存等功能,其包含如下区域: 各区域依次为: 侧边栏:提供文件、数据、环境管理、包管理等多项功能 菜单栏:提供文件、模型、运行过程的管理功能 编辑区:提供Notebook、编辑器、终端三种编写模式 状态监控区:包括变量监控和已执行代码查看功能 注意
JAVA、C#等其他语言怎么调用SDK? 参考 https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943765 5. 启动失败,报错NotDecrypted? Windows下使用,当前用户名不能为中文,否则无法正确加载模型。 6.
预置模型调参模式开发 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet、YOLO、PicoDet、MaskRCNN等近30种网络类型,适配大部分场景,开发者只需选择合适的预训练模型以及网络,根据自身经验进行调整,以获得更适合特定场景的模型。 训练配置 预置模型调参模式下支持对模型文件导出类型、训练使用算法与网络类型、网络参数等内容进行设置。
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
手机上需要打开开发者模式,您也可以下载 91助手 ,按照软件提示连接手机。 更多Android Studio的安装测试也可以百度下 【 Android Studio自动生成Demo 】。
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用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。