Paddle模型 Paddle模型是指通过PaddlePaddle框架或其开源套件等工具训练的模型,并导出适合在端上部署的静态图模型文件,可以通过Netron工具打开其网络结构。 EdgeBoard开发管理平台支持物体检测模型和单图单标签的图像分类模型,具体支持网络请参考 EdgeBoard支持的模型 ,其他网络模型暂不支持。
请求参数 Query参数 名称 类型 必填 描述 Action string 是 方法名称,固定值DescribeService Body参数 名称 类型 必填 描述 serviceId string 是 服务ID,可以通过任一方式获取: 方式一:通过调用接口 创建服务 ,返回参数serviceId获取 方式二:通过 控制台-在线服务-我的服务 页面,点击某服务详情查看,如下图所示: protocolVersion
目前创建业务应用的方式有两种: 一是通过 kubectl 创建业务应用; 二是通过 Kubernetes Dashboard 创建业务应用,因此创建和使用负载均衡的方式也分为以下两种: kubectl 在部署业务应用过程中使用负载均衡 创建负载均衡和弹性公网IP EIP 在公有云环境下,可以通过输入命令,创建出一个类型为 LoadBalancer 的 service,同时,还会联动公有云,创建一个负载均衡和一个公网
鉴权失败问题 在私有化部署过程中遇到的鉴权相关问题,可以查看此文档进行解决。
is_remote:是否是网络视频,0为本地视频,1为网络视频。 call_back:传给Lua层视频播放器信息的回调,包含四个字段:action_id、platform、type、data,其中data字段中包含另外的5个字段:error_code、buffer_status、buffer_progress、play_status、play_progress。
第二,如果您选择发布为在线服务,您可以使用数据回流功能,可以采集更多真实场景数据,该部分数据为符合您设定的badcase,是模型优化的关键数据。如下图: 常见问题: 问题1:我该采集多少数据? 在数据采集数量上,一是要保证每个标签的数据量不低于50,理论上标签量越多,模型效果更好;二是尽量保证各个标签的数据量不要差异太大,也就是要具有一定的均衡性。
quot;, "content": "如果下面的方法还是没有解决你的问题建议来我们门店看下成都市锦江区红星路三段99号银石广场24层01室。
离线RGB可见光活体检测 针对视频流/图片,通过采集人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等)来判断目标对象是否为活体,可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,可使用单张或多张判断逻辑。 离线NIR近红外活体检测 针对视频流/图片,利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点(如屏幕无法成像,不同材质反射率不同等)可以实现高鲁棒性的活体判断。
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人脸活体检测实现方式 实现方式请参考如下时许图 10.1 活体检测(SDK) 包含本地活体加云端活体,本地活体分静默活体、炫瞳活体、动作活体三种,云端活体可以判断图片中的人脸是否为二次翻拍以及是否为合成图攻击。实现二次验证采集图片是否存在假体攻击破绽的情况。 如您的业务场景核心为人脸实名认证(权威源),请直接参考 7. 人脸实名认证实现方式 。