而且有了百度智能云的技术扶持和专业培训,我们的技术研发能力在增强。更加有前景的是,在百度智能云的技术支撑下,我们落地了不少延伸性项目。” 智慧城市建设之路还长。在接下来的合作中,双方将利用AI、云计算、大数据等技术持续赋能公共安全、应急管理、智能交通、城市管理、智慧教育等场景,携手共同加速城市智能化建设步伐!
适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景 产品优势 可视化操作 无需机器学习专业知识,模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作,最快15分钟即可获得一个高精度模型 操作步骤 Step 1 创建模型 确定模型名称,记录希望模型实现的功能 Step 2 上传并标注数据 分类功能的模型:只需按分类(如合格图片vs不合格图片)上传图片即可 检测功能的模型:上传数据后,需要在数据中标注出需要检测的具体目标
数据标注 原始图片需要经过标注,方可进行模型训练。数据标注过程应尽可能贴合划痕的缺陷特征,做到缺陷均包含在矩形框内且矩形框不过分大于缺陷大小,以下为正确标注示例及错误标注示例。 提示: 在您的标注工作量较大的情况下,您可以选择开启智能标注,即您只需要标注30%的图片,剩余70%的图片会为您自动打上标签。
有标注信息两种数据标注状态的数据以及多种导入方式,以下为无标注信息-本地导入-上传图片的导入方式示例,其余各类型导入方式可参考 页面上传物体检测数据集并在线标注 选择数据标注状态及导入方式后点击 【上传图片】 注意:上传图片时,一定注意格式要求!
在UNIT平台进行对话逻辑配置、数据标注和训练验证后,灵机文化成功实现娱乐休闲类的智能问答。
适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景 图像分割:对比物体检测,支持用多边形标注训练数据,模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景 以下是关于图像分割模型的技术文档。
专家结合这台机器的3D数字模型,清晰排查出异常数据,快速对锁定疑似故障点进行标注。而在另一端的施工现场,维修人员戴上AR眼镜,异常数据和疑似故障点一目了然,在专家的指导之下,很快解决了挖掘机的故障。 相比传统的协助方式,工业 AR 远程协助系统更加灵活高效,服务稳定且功能强大。据介绍,目前客户设备出现故障,在线APP报单后,服务工程师可以在15分钟内接单,2小时到达现场。
该模块的主使用流程为:创建数据集(训练集列表页)→上传数据(数据集详情页)→进行标注(图片标注页)→模型训练(训练设置页)→查看训练结果(结果详情页)。 创建训练集 点击“创建训练集”建立新的训练集(支持图片和视频),不同训练集通过上方的tab页进行切换。 数据上传 点击“上传图片”按钮进行图片数据上传,可进行未标注图片上传或者带标注图片上传。
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Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致,您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。 Step 3 训练模型并校验效果 选择部署方式与算法,用上传的数据一键训练模型。 模型训练完成后,可在线校验模型效果。