第二期“贺岁灵感模型”比赛冠军选手解题思路分享 千帆社区
我时常想象10年后的生活会是什么样子，AI会扮演什么角色，那一定会是各种AI助理触达我们生活方方面面、所有线下和线上事物有着“灵魂”，我称之为“万物有灵”的时代吧！
评估报告参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
因此，需要在训练集中添加包含白色人种的图片，并将白色人种标注出来。 黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的，由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种，所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据，让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。 以上例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。
物体检测模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的，由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种，所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据，让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。 以上例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。
合规指引 - OTA远程升级服务OTA | 百度智能云文档
APP侵害用户权益专项整治行动的通知》（工信部信管函〔2020〕164号）、《工业和信息化部关于进一步提升移动互联网应用服务能力的通知》（工信部信管函〔2023〕26号）等，保护用户个人信息安全。
[AI行业案例]-UNIT让跑步机听懂你
解决方案 屹石科技结合百度的语音和理解交互技术UNIT，实现了智能健身器材解决方案。其中，理解与交互部分是在人机对话定制化平台UNIT完成的。 屹石科技将健身器材常见的操作指令设置为几个意图，比如速度控制、多媒体控制、模式变换以及启动停止等。利用对话模板的方式，标注用户的常见问法，迅速完成配置。对话模板的使用，实现用户不同问法，机器都可以听懂需求。
AutoDL模式开发 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
那么同理，AI模型的效果测试不能使用训练数据进行测试，应使用训练数据集外的数据测试，这样才能真实的反映模型效果。 注：期末考试的内容属于学期的内容，但不一定需要完全包括所学内容。同理，测试集的标签是训练集的全集或者子集即可。 配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说，通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。
Notebook建模示例 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
yolov3_darknet53.yml 主要说明模型、和主干网络的情况。
百度智能云与AIRS携手，加速具身智能体走进物理世界 | 百度智能云
未来，双方将继续围绕支撑具身智能体/具身基础模型研发的AI Infra、具身 数据采集 和标注服务、预训练大语言模型及开发平台、运动控制训练仿真平台等方向，协同各方结合具身智能技术发展需求，共创新的技术方案和服务模式。 具身智能是人工智能与物理世界深度融合交互的重要技术领域，这一领域的快速发展，正逐步构建起一个全新的智能生态体系。
图像分割模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的，由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种，所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据，让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。 以上例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。
图像分割模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
想要提升模型效果，可以尝试以下两种方法： 检查并优化训练数据 检查是否存在训练数据过少 的情况，建议 每个标签标注50个目标以上 ，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的标注目标数是否均衡 ，建议 不同标签的标注目标数数据量级相同，并尽量接近 ，如果有的标签标注的很多，有的标签标注的很少，会影响模型整体的识别效果。 通过 模型效果评估报告中的错误识别示例 ，有针对性地扩充训练数据。
