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这里以Linux操作系统的 bce-cli-0.10.10.zip 为例。 解压后,执行以下命令配置 BOS CLI: .
可直接上传图片;也可将图片打包成zip压缩包上传;还可先将图片上传到其他网络地址(例如:百度网盘),然后拷贝链接上传。 数据标注 抽烟识别模型输出的信息是图片中是否有抽烟行为,以及烟头具体出现的位置,对应物体检测任务。因此,需选择图像-物体检测标注模板,并使用矩形框对烟头进行标注。如下图: 模型训练 选择任务类型并创建模型 抽烟识别对应物体检测模型,因此需选择物体检测任务类型。
请选择“有标注信息”-“本地导入”-“上传压缩包”-“以文件夹命名分类”,上传压缩包【garbage.zip】,并确认。 第四步,在数据总览中可以看到数据已经导入,点击右侧的查看与标注就可以去标注上传的原始图片数据。如果上传的是EasyDL提供的示例数据,则无需标注。 模型训练 第一步,在我的模型页创建模型,填写真实信息,方便EasyDL团队后续提供更好的服务。
将下载的 bce-java-sdk-version.zip 解压后,复制到工程文件夹中。 在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 添加SDK工具包 lib/bce-java-sdk-{version}.jar 和第三方依赖工具包 third-party/*.jar 。 其中, version 为版本号。
它的特点有: 使用私有部署任务会得到一个 zip 包,通过使用本地静态服务器(如 nodejs 的 http-server, nginx 等)在本地启动服务即可 不向公网发送任何请求,可以部署在私有化网络中。 可以通过 PlayerAPI 由用户自行获取并更新数据,灵活性强 这里需要说明的是,私有部署是物可视的产物离线运行,而非物可视平台本身。