部署方式分为公有云部署和本地部署,因为垃圾分类的AI能力是应用在智能垃圾箱中,是网络环境不稳定,且智能垃圾箱需遍布城市各个角落,是需要控制硬件成本的应用场景,因此选择本地部署中的专项适配硬件EdgeBoard部署。在选择算法时可根据应用场景是更加看重识别精度还是识别结果返回的速度,来决定是选择高精度还是高性能算法。
后续平台也将基于升级后框架,继续新增任务类型,您可以加入BML用户交流群,针对您在模型开发过程中的需要,提出您所需的功能需求。
网络类型支持:图像分类,物体检测 硬件支持: Intel CPU * x86_64 操作系统支持 64位 Windows 7 及以上 环境依赖(必须安装以下版本) .NET Framework 4.5 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013 Visual C++ Redistributable Packages for Visual
网络类型支持:图像分类,物体检测 硬件支持: NVIDIA GPU 操作系统支持 64位 Windows 7 及以上 环境依赖(必须安装以下版本) .NET Framework 4.5 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio
数据支持 :全方位支持训练数据的高质量采集与高效标注,支持在模型迭代过程中不断扩充数据,助力提升模型效果 更多参考 如对文档说明有疑问或建议,请 微信搜索“BaiduEasyDL” 添加小助手交流 备注:文档如使用中遇到报错等问题,请在控制台中通过“工单”联系我们,售后团队为您及时解决问题 EasyDL官网入口 EasyDL开发文档 EasyDL软硬一体方案 EasyDL应用案例
安装完成后,请设置环境变量 OPENVINO_HOME 为您设置的安装地址,默认是 C:\Program Files (x86)\IntelSWTools ,并确保文件夹下的openvino的快捷方式指到了2020.3.1LTS版本。
同时也支持以环境变量的方式设置键值对。 EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
EasyDL 通用版/全功能AI开发平台BML(原EasyDL专业版) 通用ARM版:支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。 A仿生芯片版:支持iPhone5s, iOS 11.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势,在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。
不同算法返回的数值有区别,需相应调整阈值 手机倾斜XY轴指左右倾斜,Z轴是前后倾斜,当倾斜角度过大会影响拼接效果 设置只有手机倾斜角度、待拍摄图片与上一张图片重合度、环境光线亮度等条件符合要求才拍摄图片,保证拍摄效果 相机默认为每秒30帧,修改kSkipFrames的值调节做重合度对比的速度,避免卡顿或拍摄状态切换过快 视频拼接参数配置 体验APP中对视频截取帧的频率为1秒1帧,由于每个视频的帧数不能大于
008-聚类算法 聚类算法 高斯混合模型聚类 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,高斯混合模型是由多个高斯分布的结合组成的概率分布模型,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。 输入 输入一个数据集,选择需要聚类的特征列,特征列只支持数值或数值