物体检测数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意，在标注过程中请不要标注太多背景信息，同时需要将图中的每个目标都进行标注 标注技巧说明 快速标注相同标签下的多张图片 如果一批图片的标签相同，建议使用右侧 标签置顶 的功能，把当前希望快速标注的标签置顶，同时点击锁定icon，这样在标注过程中只需在左侧画框即可。
[AI行业案例]-知识图谱助力坚果手机实现“大爆炸”一键搜索功能
这一能力的实现为坚果手机“大爆炸”功能在整个流程做到无缝衔接，解决了最后一步交互逻辑中的闭环，在打破软件之间交互难题的同时还提升了手机的智能体验与成熟性，彻底打破了原来繁琐的交互限制。 【实体标注】能力在“大爆炸”功能中的使用示例： 1、坚果手机用户在使用“大爆炸”功能后，将原文片段分散成独立词组； 2、【实体标注】功能满足用户通过点击相关词组完成“一键搜索”的操作。
查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：
配置休眠策略 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略，从而实现服务的自动休眠，以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中，单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略，如下图所示： 单击“确定”完成配置。
010-NLP算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
010-NLP算法 NLP算法 Bert命名实体识别 BERT 采用了 Transformer Encoder 的模型来作为语言模型，Transformer模型完全抛弃了 RNN/CNN 等结构，而完全采用 Attention 机制来进行 input-output 之间关系的计算。 Fine-tuning 方式是指在已
查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看训练结果 当平台跑完NLP任务后，您可以点击“模型效果”进行查看 您可以选择对应任务的不同版本，查看不同的效果数据，如图，当前是V1版本的效果数据： 效果校验 平台提供了针对模型的校验工具，您可以通过上传文本，了解如何模型的识别效果，从而对模型进行校验 文本分类模型校验 您可以上传文本文件（txt格式），也可以直接
007-组件状态 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
007-组件状态 在画布中，各组件有如下状态： 运行成功：组件右侧有勾代表该组件运行成功。 运行中：旋转动态标识，代表该组件正在运行。 等待中：蓝色省略号标识，代表该组件正在等待运行。 运行失败：红色×号标识，代表由于某种原因运行失败。
模型仓库简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
模型仓库简介 模型仓库是整个BML中模型的中央存储仓库，模型仓库可导入所有训练任务生成的模型并进行统一管理。 模型仓库支持的模型类型 技术方向 类型 部署方式 视觉 图像分类 公有云部署、EasyEdge本地部署 物体检测 公有云部署、EasyEdge本地部署 实例分割 公有云部署、EasyEdge本地部署 自然语言处
网络选型参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
网络选型参考 图像分类任务网络选型参考 大多数情况建议使用 ResNet50和SE-ResNeXt50，模型效果稳定，并且预测时间较短。SE-ResNeXt50相比ResNet50增加了SE模块，能进一步提高准确率，但是预测时间稍有增加 当数据量较大并且要求更高的准确率时，建议从 ResNet101，ResNeXt10
配置视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后，在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下： 数据集标注类型与项目类型一致，如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0； 数据集状态非智能标注中，非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签， 如果选择标签名称一
