同时目前 有标注信息 上传格式仅支持 json(平台通用) 导入未标注的数据 本地导入 支持上传图片、压缩包 目前支持图片类型为jpg, png, bmp, jpeg,图片大小限制在14M以内。 图片长宽比在3:1以内,其中最长边小于4096px,最短边大于30px。
Step1:提前准备训练数据 实例分割需要提供包含目标物体的图片并标注物体即可训练分割模型,自动识别图中所有目标物体的位置、轮廓、名称,下面我们来看看这次需要分割的包含螺丝螺母的图片示例: 图片数量越多理论上训练效果越好,物体检测的图片数量建议每个类别不低于20张图片 注意图片需要为业务生产的真实环境所采集的图片,与真实场景越贴近,训练模型效果越佳 Step2:创建数据集 在数据总览界面点击【创建数据集
人脸比对算子 人脸比对算子 输入两张人脸图片,比对两张图片中人脸的相似度,并返回相似度分值,范围0~1; 请求Url POST /v1/human/face/match HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 face1 必选 Object 第一张人脸图片 +image_base64 必选 String 图片base64编码,iamge_base64和image_url二选一即可
人脸实名认证V4 基于证件信息、当前获取的人脸图片,与数据源进行一致性对比,判断是否为同一人。 副加可选功能包括质量检测、活体检测、图片加密及风控等。 人脸对比V4 对比两张图片中人脸的相似度,并返回相似度分值;支持生活照、证件照、芯片照、带网纹照四种类型的人脸照片。 可选功能包括质量检测、活体检测、图片加密及风控等。 在线图片活体V4 判断图片中的人脸是否为二次翻拍,或是否为合成图攻击。
将图片进行定制分类标签并进行训练,实现对海量图片自动打标签,实现将图片更好的在前端面向C端用户展示,以及判断用户点击图片内容从而进行相关图片推荐等功能 专业领域研究 针对医疗检验场景中,可能存在的正常或异常的结果判断,基于图片关键特征进行标注进行物体检测/图像分类训练,协助医生高效完成结果判断 图像审核 根据业务需求,制定图片审核标准,用EasyDL判断是否合规。
启动后,系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下,只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。
放大图片、缩小图片、删除以及图片最大化
关于iOS端的HEIF图片解码,从iOS11及以上版本系统API原生支持HEIF图片解码,所以无需单独进行接入。
关于iOS端的HEIF图片解码,从iOS11及以上版本系统API原生支持HEIF图片解码,所以无需单独进行接入。
范围0~1; 人体特征 输入一张人体图片,提取图片中人体的210维特征向量; 人流量统计算子 统计图片中的人体个数和流动趋势,支持静态人数统计和动态人数统计和跟踪; 车辆检测与属性识别 识别图片中车辆个数、位置以及车辆所有属性和对应的概率分数; 车型识别算子 识别图片中主体车辆位置、品牌型号、年份和颜色信息; 车牌识别 识别图片中车辆的车牌号码; 车辆比对算子 输入两张车辆图片,比对两张图片中车辆的相似度