图像色彩增强

以视频任务为例 选择任务类型 选择任务类型选择EdgeBoard算法【安全帽】 任务配置 填写任务相关的配置，带“*”为必填项，确定需要部署的模型和对应的摄像头，以及模型推理的帧率，其余按需填写即可。 画面框定 画面框定是指在检测区域中框定一个闭合区域，后续只分析框定区域。在安全帽检测软硬一体设备中，画面框定功能可选。，没有画面框定的情况下会分析整个图像，不需要画面框定时，直接确认即可。

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如果在创建完的应用下新创建环境，创建环境时必须选择镜像的版本。环境创建完成后，镜像的版本信息会显示在“环境详情”页签中。 说明： BAE代码仓库中的代码存放到/home/bae/app目录下。 如果用户希望在BAE的控制台查看对应环境的日志，日志需要写在/home/bae/log目录，并以'.log'结尾。 如果用户希望重新部署后数据不丢失，需要将数据写入到/home/bae/data目录。

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注意：Checkpoint保存策略为按Step时使用 随机种子 随机种子（Random Seed），是在随机数生成算法中设定的一个初始值，用于确保随机数生成的可重复性。通过设置随机种子，可以在相同的算法和参数下，生成相同的随机数序列。 学习率调整计划 学习率调整计划（schedulerType），用于在训练过程中动态调整学习率，以优化模型的收敛速度和性能。

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用于控制算法对当前视频通道的分析频率，抽帧频率越大，消耗的计算资源越多，该通道的计数越准确。 2. 举例：对于抽帧频率，针对正常人员行走的场景，一般默认1秒5帧，太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确，最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段，仅在该时间段内才会运行算法，若无时间控制需求，可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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Code Interpreter: 代码解释器模式，模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果，以完成复杂任务。 需要注意，在 Code Interpreter 模式中，代码解释器环境调用本地的 Jupyter，执行环境没有隔离，在多用户使用的场景下其实使用的是同一个环境，会导致混淆。

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通过可视化界面选择审核维度、个性化调整松紧度，实现自动检测涉黄、辱骂、违禁、广告等内容，降低业务违规风险 功能概述 1)图像审核： 采用前沿的图像识别、图像检索等算法结合海量的违规图像数据进行训练建模，具备超过80个细分审核维度，全方位过滤敏感图像内容，包括违禁、色情、广告、旗帜标志识别等通用审核能力，以及百度独具特色的审核能力：恶心图识别，图像清晰度识别，图像美观度，公众人物，直播场景，头像审核等

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