因为其成像特点,对于屏幕、图片等攻击形式,基本可以达到近似于100%的活体防御。同时近红外设备的成本,相对性价比更高。 Depth深度活体(3D结构光):结构光原理是通过主动光发射,在物体上形成光栅,并接受此信息进行活体分析。同样可以不需要自然光。
自动下发命令:弹性伸缩支持在创建或释放云服务器BCC实例时免登录执行操作系统命令,即通过弹性伸缩组高级配置的 扩容运维脚本 和 缩容运维脚本 执行初始化环境、备份数据等命令,实际执行的命令内容由您按需自行填写,请勿随意执行未知来源的命令。
基本信息 容器名称:自定义容器名称,支持小写字母、数字、- 字符,并且首尾必须是小写字母。 init container:打开该项则指定该容器为Init Container,该容器将优先于其它容器启动,并包含一些应用镜像中不存在的实用工具和安装脚本,详情请参考 Init Container 。 仓库: 可选择docker官方镜像仓库,或在【仓库凭据】中自定义仓库凭据。
结构化书写提示词: 使用Markdown等语法书写提示词据说会有更好的效果,我猜可能是因为大模型的训练数据集中,那些以Markdown格式的素材一般具有更好的逻辑性和更高的内容质量。
数据标注 原始图片需要经过标注,方可进行模型训练。数据标注过程应尽可能贴合划痕的缺陷特征,做到缺陷均包含在矩形框内且矩形框不过分大于缺陷大小,以下为正确标注示例及错误标注示例。 提示: 在您的标注工作量较大的情况下,您可以选择开启智能标注,即您只需要标注30%的图片,剩余70%的图片会为您自动打上标签。
完成代码基本信息配置: 代码配置类型:指定代码配置方式,目前支持“BOS文件”、“本地文件上传”、“git代码仓库“与“暂不配置”。 执行命令:指定代码的执行命令。 9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。
输入 输入数据集,特征列按顺序选择两列实体与一列文本(类型为字符串类型)。 输出 输出Bert实体-关系组件模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 batch_size 是 训练过程中的batch_size 范围:[1, inf)。 4 epoch 是 训练过程中的训练轮数 范围:[1, inf)。
一般有以下几种情况:1)图片尺寸太小,比如小于300px,甚至200px;或者图片长宽比太大,比如细长的长条图、竖条图;2)图片特征过于单一,比如纯色图、只有一根黑色的圆柱体等;3)图片中主体太多,比如一张图里有十几双鞋子、或者多只口红啥的,模型不知道应该以哪一个主体为识别目标,就处理不了了。
完成代码基本信息配置: 代码配置类型:指定代码配置方式,目前支持“BOS文件”、“本地文件上传”、“git代码仓库“与“暂不配置”。 执行命令:指定代码的执行命令。 9.完成数据相关信息配置: 设置数据源:当前支持数据集、持久卷声明、选择临时路径和选择主机路径。选择数据集时列出所有可用的数据集,选择后会同时选择与数据集同名的持久卷声明;使用持久卷声明时直接选择即可。
API文档 人脸对比,对比两张人脸的相似度并返回评分: API文档 人脸搜索,在一个指定人脸库中查找相似的人脸: API文档 人脸库管理,是人脸搜索的前提: API文档 活体检测:抵御照片、视频、模具等作弊攻击,保障业务安全 (1)在线活体检测(单张图片的活体检测): API文档 (2)H5视频活体检测(针对视频的活体检测): API文档 身份验证:验证用户的身份证号码和姓名以及现场拍摄的图片与公安数据源是否匹配