雾霾图像增强的意义  内容精选
  • 图片去摩尔纹 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“ Access Token获取 ” Header如下: 参数 值 Content-Type application/x-www-form-urlencoded Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 类型 是否必须 说明 image string 和 url/pdf_file 三选一 图像数据

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  • 图像增强与特效IMAGEENHANCEMENT价格详情

    IMAGEENHANCEMENT 价格说明 价格详情 立即购买 服务类型 QPS叠加包 图像去雾 图像对比度增强 黑白图像上色 拉伸图像恢复 图像无损放大 人像动漫化 图像清晰度增强 图像风格转换 图像修复 接口 按天购买价格(元/QPS/天) 按月购买价格(元/QPS/月) 图像去雾 50 750 图像对比度增强 20 300 黑白图像上色 100 1500 拉伸图像恢复 20 300 图像无损放大

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  • 文档图片去底纹 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    参数: 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“ Access Token获取 ” Header如下: 参数 值 Content-Type application/x-www-form-urlencoded Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 类型 是否必须 说明 image string 和url二选一 图像数据

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  • 天空分割(邀测) - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    天空分割(邀测) 该接口已不再提供公有云邀测服务,为避免影响您的业务使用,请及时进行相关迁移工作 接口描述 可智能分割出天空边界位置,输出天空和其余背景的灰度图和二值图,可用于图像二次处理,进行天空替换、抠图等图片编辑场景。

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  • 费用计算示例 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    费用计算示例 从2019-2-1至2019-2-28,本月需计费的图像无损放大调用量为500万次(已除去免费额度),费用如下: 按调用量后付费 月计费调用量阶梯(次) 单价(元/次) 对应分段阶梯的费用 不限量 0.006 30000元 因此,本月调用该接口产生的费用为 5000000 x 0.006 = 30000元 次数包预付费 本月需计费的图像无损放大调用量为500万次,可直接购买500万次规格次数包

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  • 行业白皮书

    下载白皮书 → 人工智能助力城市“双碳”目标达成白皮书 白皮书分析了双碳战略的背景和意义,阐述了城市双碳目标的内涵和重点领域,介绍了人工智能助力城市双碳目标达成的实施路径,展示了北京、上海、贵阳、苏州等城市的探索实践,并提出了人工智能助力城市双碳目标达成的举措建议。

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  • 大模型应用实践:「对话引擎应用」千帆中文增强Llama2提升大模型对话指令遵循能力 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 本次直播已结束,点击观看回放 大模型应用实践:「对话引擎应用」千帆中文增强Llama2提升大模型对话指令遵循能力 大模型实训营 讨论区 暂无数据 直播详情 直播PPT下载链接 本期直播教你如何在文本对话业务场景中通过“百度智能云千帆出品中文增强Llama2模型构建专业级应用助手。

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  • 文档矫正增强 - 文字识别OCR

    x1,y1},{x2,y2},{x3,y3},{x4,.y4}] enhance_type int32 否 选择是否开启图像增强功能,如开启可选择增强效果,可选值如下: - enhance_type =0: 默认值, 不开启增强功能 - enhance_type = 1:去阴影 - enhance_type = 2:增强并锐化 - enhance_type = 3:黑白滤镜 返回说明 返回参数

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  • 检索增强生成(RAG)应用:提示词调试 - 千帆AppBuilder-产品文档

    检索增强生成(RAG)应用:提示词调试 一、提示词在RAG中的作用 通过提示词调试可以提高回答的准确性、适当地拒绝回答、保持一致的人设和格式,以及控制字数以优化模型的输出。 二、通过应用配置调整提示词 应用配置涉及到两处用户提示词: 1.角色指令:用来指定角色完成的任务目标、具备的组件能力以及对输出答案的要求与限制。 2.用户query:用户的问题。

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  • 基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区

    检索增强生成 Meta AI 的研究人员引入了一种叫做 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG) 的方法来完成一些知识密集型任务,其本质是基于语言模型构建一个系统,访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加统一,生成的答案更可靠,还有助于缓解“幻觉”问题。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。

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