请求示例 请求参数示例如下: " }`, `31535150420627755000`) > { image : <base64数据> } 返回示例 设定一个判定为翻拍图片的阈值,即如果results.name为 recapture 的 score 大于这个值,则认为这张图片是翻拍。
Body请求示例: { "image": "<base64数据>" } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image 是 string - 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 注意请去掉头部
所有训练数据中,系统会随机抽取70%的标注数据作为训练数据,剩余的30%作为测试数据,训练数据训练出的模型去对测试数据进行检测,检测得到的结果跟人为标注的结果进行比对,得到准确率、F1-score、精确率和召回率。 提示:训练数据,即上传的视频越接近真实业务里需要预测的视频,模型训练结果越具有参考性。
小数据量试运行 从数据集中随机抽取小数据量运行模型流程。 查看日志 运行完毕后,支持查看日志。 导出数据 导出运行组件处理后的数据至数据集。 查看评估报告 模型评估类组件运行完毕后,点击可查看可视化评估报告。 查看分析报告 统计分析类组件运行完毕后,点击可查看可视化分析报告。 查看python绘制图形 自定义组件可通过Python代码实现绘图,点击后可查看所绘制的图形。
所有训练数据中,系统会随机抽取70%的标注数据作为训练数据,剩余的30%作为测试数据,训练数据训练出的模型去对测试数据进行检测,检测得到的结果跟人为标注的结果进行比对,得到MOTA、MOTP、IDF1-score和召回率。 提示:训练数据,即上传的视频越接近真实业务里需要预测的视频,模型训练结果越具有参考性。
此外, 您也会发现,对于更负责的使用场景,仅提供指令是远远不够的。 所以,您需要思考如何在提示词中包含相关语境和其他不同要素。 同样,你还可以提供其他的信息,比如 输入数据 和 示例 。 我们使用以下示例: 将文本按中立、负面或正面进行分类 Text:明天我让测试也用内网的lb地址测一下看看。到时候再抓包。
模型发布整体说明 训练完成后,可将模型部署在本地服务器,通用小型设备以及专项适配硬件 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在本地GPU服务器上,支持服务器SDK的集成方式 可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私 通用小型设备 通用小型设备部署支持将模型部署在本地的小型计算设备上,提供SDK的集成方式 通用小型设备SDK-纯离线服务:支持Windows操作系统,具体的系统、硬件环境支持请参考 技术文档
步骤3.上传和标注训练数据 这个步骤将会介绍如何上传和标注训练数据,训练数据是SKU在货架上的实景图,需要客户从真实的业务场景中采集,这些图片在被正确标注中,可以用于训练成模型。
EasyDL图像价格整体说明 本文档介绍EasyDL图像各项服务的价格 EasyDL旨在为开发者提供一站式AI开发体验,仅针对训练算力及部署两项内容收费。 算力收费 EasyDL图像提供付费算力,付费算力可用于模型训练以及批量预测功能,可根据实际需求购买算力使用时长。
EasyDL语音价格整体说明 本文档介绍EasyDL语音各项服务的价格 EasyDL旨在为开发者提供一站式AI开发体验,仅针对训练算力及部署两项内容收费。 算力收费 EasyDL图像提供付费算力,付费算力可用于模型训练,可根据实际需求购买算力使用时长。