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。
使用产品 通用文字识别 手写文字识别 身份证识别 银行卡识别 行驶证识别 驾驶证识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 无需手抄,百度OCR助力轻松文字提取 价值成果 全能扫描宝APP通过整合百度大脑文字识别技术,实现了对图片文字的快速识别、提取。用户仅需拍照上传书籍、笔记、身份证、银行卡、驾驶证等图片,便能准确快速获取图片中的文字,并可以直接进行编辑、导出操作。
Step1:用户通过语音或文本输入需求 Step2:调用词法分析接口解析用户语义 Step3:根据接口返回结果进行业务处理 二、通用图像识别,快速建设图片标签体系 平台专门面向中小型线下餐饮商家提供海报设计、菜单制作等服务,图片素材量级巨大。基于百度通用物体和场景识别服务, 对图片进行批量打标签,快速搭建后台数据标签体系,进一步实现文字query与图片含义的精准匹配。
配置服务基础信息 填写服务名称 选择资源池:资源池类型和对应资源池队列 选择加速芯片 选择选择申请的实例 选择是否添加存储卷 选择是否开启服务容错,开启服务容错,当节点或加速芯片故障时会封锁此节点,并自动驱逐坏卡或故障节点的实例在健康节点上重建 配置容器信息。
对于抽取到的视频帧可以直接作为SDK infer 接口的参数进行预测。
因此部分操作系统及芯片类型不支持在本地发布,飞桨EasyDL为您提供云端环境完成模型发布过程,发布过程请确保本地设备网络链接
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。
客户希望利用AI+视觉技术实现产品的缺陷识别及缺陷分类,实现产品的外观表面细粒度质量检测,提升质检质量和效率。 解决思路 由于客户自身AI开发能力单薄,通用的检测模型也无法满足客户需求,在结合自身业务情况与预算的情况下,经过技术调研,客户最终选择使用EasyDL图像分割任务自研模型,并集成到自身检测分拣设备中。
识鱼小程序的使用方法描述: 第一步:打开尺寸AI识鱼小程序,点击“拍照/选取图片”; 第二步:对准海洋生物进行拍照或选择海洋生物图片上传,完成后将图片提交至后台服务器; 第三步:服务器获取图片后,调用百度AI的EasyDL训练生成的专属模型API接口进行智能识别; 第四步:识别成功后,服务器将识别结果及相关资料返回至客户端,辅助用户学习海洋生物知识。
对于抽取到的视频帧可以直接作为SDK infer 接口的参数进行预测。