图像去雾

建表 在分析之前，首先需要根据网站日志建立一张Hive表。

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适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。 下文中将以自动驾驶道路实例分割任务为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的实例分割模型。

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神经网络训练搜索NAS本质上是优化问题，其目的是不通过人工，实现最优网络模型设计和选择自动化。使用者不需要具备丰富的专家经验，降低了网络模型设计难度和人力成本，有效保证业务应用效果的时延。 2 主要构成 NAS有三个基本要素：搜索空间、搜索策略和性能评估策略。 给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，用某种搜索策略从中搜索出最优网络结构。

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平台去重策略 平台提供了可去重的数据集，即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意：当您确定了数据集为去重或非去重的属性后，便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时，在后续上传数据的过程中，平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同，如果相同，则会使用新的样本替代旧的样本。

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单击Notebook左侧页签中的“数据集”。 在操作面板中，单击“导入数据集”，系统在弹出框中显示已创建的数据集及其标注情况，如下所示： 勾选待导入数据集前的复选框并单击“确认”，开始导入数据集，如下所示： 数据集导入操作是单向的，且当数据服务中的数据集有更新时，不会自动同步，需要手动重新刷新。 训练模型 用户可以在Notebook或终端中编写模型训练代码，并完成模型的训练。

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要获得最佳速度，请将其设置为实际CPU内核数，而不是线程数（大多数CPU使用超线程为每个CPU内核生成2个线程）。如果数据集很小，请不要将其设置得太大 范围：[0, inf) 0 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征列 是 训练和预测使用的特征列，可以是数值、数值数组、类别类型；当包含类别特征时，需要对类别特征进行标识，且类别特征不能包含空值。

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高可用性及高稳定性，依靠百度自建的1000+优质节点、100T+带宽、单节点80G-160G、同时支持IPV6等高优特性，让您的网站像百度搜索一样快！ 了解详情 音视频直播LSS 依托百度强大的实时转码与全球分发能力，整合百度领先的人工智能技术，提供稳定流畅、低延迟、高并发支持的一站式智能直播云服务。

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对于表格数据预测在上传时不作校验，请自行保证文件的正确性。 不同类型的模型在部署时接口格式是不同的，请确保一个模型下的各个版本的模型类型一致。 单击“提交”，完成模型导入。

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