模型部署 由于烟火检测场景对实时性要求较高,建议使用边缘小型设备部署方式,可通过离线下载sdk手工部署或使用端云协同功能直接将部署包下发到边缘设备中。
此次更新内容包括CPU和GPU模型,具体优化如下: ① 进一步优化戴口罩识别效果 ②进一步优化图片活体检测效果 ③基于客户使用场景,针对近/远场景识别进行了深度优化 2020.05 人脸私有化推出V3.0版本 -- 上线多场景模型: 推出「通用版」、「视频监控版」、「闸机门禁版」、「安防布控版」模型 ① 通用版下正式开放CPU模型邀测②「安防版」正式更名为「视频监控版」,支持普通摄像头和抓拍机摄像头的选择切换
价格说明 人脸意愿核身方案 说明 : 1、使用人脸意愿核身方案需 完成企业认证 2、登录 人脸识别控制台 后,系统将自动发放 免费测试额度 3、免费测试额度用尽后,可 购买次数包 或 开通按量后付费 。
应用服务 替换License文件步骤请参考 服务License更新说明 或 提交工单 联系百度的工作人员 人脸应用服务使用须知 注册图片存储须知 调用人脸注册接口时百度会存储人脸图片的特征值到数据库,但不会对原图片进行存储,建议您根据业务需要选择是否从业务端存储原图片到磁盘中进行备份
训练任务失败错误排查 时序预测任务失败,一般主要是由于时间列格式错误或配置错误导致的,您可以参照如下内容检测您的数据或配置是否正确: 时间列要求 在创建时序预测任务时,所使用的数据集的时间列应为Date类型并以 yyyy-MM-dd 开头,否则会造成训练任务失败.
如调用成功,body里会包含调用所需的响应数据;如调用失败,也会在body里返回错误码和错误描述信息。 通信协议 为保证安全性,建议通过HTTPS调用。
人脸库1:N识别流程图如下: 6.15.1 人脸注册接口(通过传入图片帧) 方法名 user_add 说明 用户注册,该接口支持传入opencv图片帧(通常指生活照,1寸或2寸的证件照也可以用这种类型)(图片帧注册会把人脸图片缩略图入库) 函数 void useradd(std::string& res, const cv::Mat img, const char userid, const
训练任务失败错误排查 表格预测一般是由于任务类型选择错误引起的。当训练任务失败时,请您检查选择的任务类型与目标列是否匹配,以下为各个任务类型对应的目标: 算法类型 目标列 二分类 目标列是离散值,且只有两种可能的取值。如在精准营销场景中预测一个用户是否为潜在购买用户,其目标列仅存在“True”和“False”两种取值,解决该问题的模型属于二分类模型。 多分类 目标列是离散值,并具有有限的可能取值。
人脸库1:N识别流程图如下: 6.15.1 人脸注册接口(通过传入图片帧) 方法名 user_add 说明 用户注册,该接口支持传入opencv图片帧(通常指生活照,1寸或2寸的证件照也可以用这种类型)(图片帧注册会把人脸图片缩略图入库) 函数 void useradd(std::string& res, const cv::Mat img, const char userid, const
质量检测 如果需要判断一张图片中的人脸,是否符合后续识别或者对比的条件,可以使用此接口,在请求时在 face_fields 参数中请求 qualities 。基于返回结果 qualities 中,以下字段及对应阈值,进行质量检测的判断,以保证人脸质量符合后续业务操作要求。