quot;); String param = GsonUtils.toJson(map); // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境access_token有过期时间, 客户端可自行缓存,过期后重新获取。
正确分类的样本数与总样本数之比 F1-score:给每个类别相同的权重,计算每个类别的F1-score,然后求平均值 精确率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的精确率,然后求平均值 召回率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的召回率,然后求平均值 如果单个标签的文本量在100条以内,会影响评估指标的科学有效性,请确保提交的训练数据中每个标签的数据量 模型校验 在完成训练后,发布模型前,可以先进行模型校验,以确保模型在实际环境中能获得预期的性能
正确分类的样本数与总样本数之比 F1-score:给每个类别相同的权重,计算每个类别的F1-score,然后求平均值 精确率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的精确率,然后求平均值 召回率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的召回率,然后求平均值 如果单个标签的文本量在100条以内,会影响评估指标的科学有效性,请确保提交的训练数据中每个标签的数据量 模型校验 在完成训练后,发布模型前,可以先进行模型校验,以确保模型在实际环境中能获得预期的性能
定制视频分类模型,可以用于分析短视频的内容,识别出视频内人体做的是什么动作,物体/环境发生了什么变化。
上传更多图片 图像分类任务要提高模型效果,尽可能覆盖某一种标签可能有的各种情况,比如 光照不同、拍摄设备不同、背景环境不同、角度不同等等 ,同时要注意 不同类别下的已标注数据量尽可能均衡 。 上传更多图片的操作说明,详见图像分类导入图片操作介绍。
0.5 请求示例代码 Python3 """ EasyDL 文本分类多标签 调用模型公有云API Python3实现 """ import json import base64 import requests """ 使用 requests 库发送请求 使用 pip(或者 pip3)检查我的 python3 环境是否安装了该库
默认为6个 请求示例代码 Python3 """ EasyDL 文本分类单标签 调用模型公有云API Python3实现 """ import json import base64 import requests """ 使用 requests 库发送请求 使用 pip(或者 pip3)检查我的 python3 环境是否安装了该库
上传更多图片 物体检测模型要提高模型效果,尽可能覆盖某一种标签可能有的各种情况,比如 光照不同、拍摄设备不同、背景环境不同、角度不同等等 ,同时在注意要 不同类别下的已标注数据量尽可能均衡 。 上传更多图片的操作说明,详见图像分类导入图片操作介绍。
满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统,基础接口封装完善,满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 模型训练完成后,可前往AI市场购买EasyDL&EdgeBoard软硬一体方案 可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景,让离线AI落地更轻松。 了解更多
如有任何问题,请 提交工单 联系我们 视频内容要求: 1、训练视频和实际场景要识别的视频拍摄环境一致,举例:如果实际要识别的视频是摄像头俯拍的,那训练视频就不能用网上下载的目标正面视频 2、每个视频需要覆盖实际场景里面的可能性,如拍照角度、光线明暗的变化,训练集覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强