图像分类LinuxSDK集成文档-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
字段 类型 取值 说明 confidence float 0~1 分类或检测的置信度 label string 分类或检测的类别 index number 分类或检测的类别 x1, y1 float 0~1 物体检测，矩形的左上角坐标 (相对长宽的比例值) x2, y2 float 0~1 物体检测，矩形的右下角坐标（相对长宽的比例值） mask string/numpy.ndarray 图像分割的
视觉任务LinuxSDK集成文档-Python - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
字段 类型 取值 说明 confidence float 0~1 分类或检测的置信度 label string 分类或检测的类别 index number 分类或检测的类别 x1, y1 float 0~1 物体检测，矩形的左上角坐标 (相对长宽的比例值) x2, y2 float 0~1 物体检测，矩形的右下角坐标（相对长宽的比例值） mask string/numpy.ndarray 图像分割的
EasyDL图像Linux-GPU-加速版SDK集成快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试前的准备 Linux x86 GPU的硬件及开发环境 详情参考下方文档 EasyDL平台的Linux x86 GPU 加速版服务器端SDK&激活序列号 以经典版图像分类为例，在 操作台 训练「私有服务器部署-服务器端SDK」下的模型后，前往 控制台 申请发布Linux x86 GPU的服务器端SDK，发布成功后即可同时获得加速版SDK和序列号 首次使用SDK或者更换序列号、更换设备时，
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
GPU 加速版 使用 GPU 加速版，在安装完 whl 之后，必须： 从 这里 下载 TensorRT7.0.0.11 for cuda9.0，并把解压后的 lib 放到 C++ SDK 的 lib 目录或系统 lib 目录 运行时，必须在系统库路径中包含 C++ SDK 下的 lib 目录。如设置 LD_LIBRARY_PATH cd ${SDK_ROOT} # 1.
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
GPU 加速版 使用 GPU 加速版，在安装完 whl 之后，必须： 从 这里 下载 TensorRT7.0.0.11 for cuda9.0，并把解压后的 lib 放到 C++ SDK 的 lib 目录或系统 lib 目录 运行时，必须在系统库路径中包含 C++ SDK 下的 lib 目录。如设置 LD_LIBRARY_PATH cd ${SDK_ROOT} # 1.
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
GPU 加速版 使用 GPU 加速版，在安装完 whl 之后，必须： 从 这里 下载 TensorRT7.0.0.11 for cuda9.0，并把解压后的 lib 放到 C++ SDK 的 lib 目录或系统 lib 目录 运行时，必须在系统库路径中包含 C++ SDK 下的 lib 目录。如设置 LD_LIBRARY_PATH cd ${SDK_ROOT} # 1.
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux Atlas SDK的使用方法。
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-Atlas 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux Atlas SDK的使用方法。
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-Python - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
GPU 加速版 使用 GPU 加速版，在安装完 whl 之后，必须： 从 这里 下载 TensorRT7.0.0.11 for cuda9.0，并把解压后的 lib 放到 C++ SDK 的 lib 目录或系统 lib 目录 运行时，必须在系统库路径中包含 C++ SDK 下的 lib 目录。如设置 LD_LIBRARY_PATH cd ${SDK_ROOT} # 1.
纯离线SDK简介 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015 GPU依赖： CUDA 9.x + cuDNN 7.x 激活&使用步骤 离线SDK的激活与使用分以下步骤： 本地运行SDK，并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档 正式使用 SDK常见问题 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的FAQ 以下是通用
