数据准备 数据采集 客户的实际场景是基于厂区摄像头视频抽帧得到的图片来进行抽烟行为识别。因此,前期采集训练数据时,需要从摄像头视频数据中获取抽烟行为图片,且尽量覆盖不同角度、距离、光照等条件,与厂区的实际摄像条件相符。这样才能保证训练出来的模型真实可用,不可以用网络图片替代。 抽烟行为识别其实是识别出人手中握着的烟头,如下图: 数据导入 采集完毕可以根据您的使用习惯选择不同的导入方式来上传数据。
tensors 是 array(object) - 模型输入对应的tensor数据 ++name 是 string - tensor名称 ++shape 是 array(number) - tensor的shape ++type 是 string FLOAT / INT64 / INT32 tensor的数据类型 ++float_data 否 array(number) - 浮点型数据;必须与”type
数据从baetyl-broker上传至IoTCore 场景说明 数据已经采集到的边缘broker,还需要将采集到的数据上报至云端,本文讲解如何将边缘业务数据上传至远端MQTT Broker。 上传至百度IoT Core 一、前提准备 一个能获取设备数据的连网边缘节点(本demo采用应用案例中的modbus采集温湿度传感器demo节点为测试节点。)
quot;); is_success = 1; } return is_success; } 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id,用于问题定位 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了 示例代码中心
根据历史经验,不同数据量范围、网络的大致耗时范围如下,供辅助参考 图像分类 网络及设置 数据量范围 训练耗时预估 ResNet50(batch size=16) 1-1.5w 2节点预估12-14min左右;4节点11min左右 4-6k 5min左右,10min以内,多节点或单节点不太影响训练时长 1k 以下 2-3min左右,多节点或单节点不太影响训练时长 物体检测 网络及设置 数据量范围 训练耗时预估
离线激活的过程可参考IECC中的具体指引 完成上述流程后即可在模型服务管理-已下发的模型服务列表中查看记录,并进行下一步应用功能体验 注:完成此步骤后即可在边缘节点进行二次集成已下发的模型服务,具体的集成方式可在文档-某图像任务类型-模型发布中查找对应的SDK开发文档进行集成开发 下发时可以通过高级配置设置服务运行的host和port。
如有想要删除的事件数据可选择后删除,全选为本页全选。 ⑤ 连接到智能边缘控制台-多节点版(IECC) 与中心节点连接之后,边缘节点主程序版本会自动随控制中心版本升级。
图像智能标注介绍说明 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后,系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下,只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。
设置自动备份MongoDB数据 云数据库MongoDB支持自动备份,用户可以按照自己的业务需求设置自动备份策略,系统会按照备份策略自动备份数据库数据,保障数据安全。 注意 本地盘实例不能使用快照备份方式,云盘实例可以使用所有备份方式。 备份方式说明 备份方式 说明 快照备份 保留某一时间点磁盘的数据状态,能够做到在分钟级完成数据库的恢复。
Android或iOS操作系统的SDK可以选择按产品线激活(仅支持开发手机APP),序列号与包名(Package Name/Bundle ID)绑定: ③ 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 ④ 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FAQ,如您的问题仍未解决,请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈 1、激活失败怎么办