图像分割服务器端SDK简介 本文档主要说明定制化模型发布后获得的服务器端SDK如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 SDK说明 图像分割服务器端SDK支持Linux、Windows两种操作系统。
图像分割模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果: 模型评估报告:训练完成后,可以在【我的模型】列表中看到模型效果,以及详细的模型评估报告。 模型在线校验:可以在左侧导航中找到【校验模型】,在线校验模型效果。校验功能示意图: 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、mAP、精确率、召回率。
图像分割WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍图像分割服务器端Windows SDK的使用方法。
图像分割服务器API集成文档 本文档主要说明定制化图像分割模型发布为本地服务器API(通过API部署包实现)后如何使用。如还未训练模型,请先前往 EasyDL 进行训练。
图像分割模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器、通用小型设备、本地服务器,或直接购买软硬一体方案,灵活适配各种使用场景及运行环境 公有云在线服务 训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求 支持查找云端模型识别错误的数据,纠正结果并将其加入模型迭代的训练集,不断优化模型效果
图像分割LinuxSDK集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。
图像分割设备端SDK简介 本文档主要说明定制化模型发布后获得的SDK如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 SDK说明 目前已支持Windows、Android、iOS、Linux四种操作系统,更多硬件支持敬请期待。
图像分割模型如何提升效果 一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,可能需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。 为此我们设计了模型迭代功能,即当模型训练完毕后,会生成一个最新的版本号,首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 注意:如果模型已经是上线状态(包括已付费的模型服务),依然支持模型迭代。
图像分割服务器端SDK集成文档-Windows 简介 本文档介绍图像分割服务器端Windows SDK的使用方法。
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法,适用于 EasyDL 和 BML。