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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： Standard数据管理
如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询
NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch
NCCL_IB_GID_INDEX 系统设置的默认值为3，表示使用RoCE v2协议。 NCCL_IB_TC 系统设置的默认值为128，表示数据包走交换机的队列4，队列4使用PFC流控机制来保证网络是无损的。 如果训练时，需要提升通信稳定性，可以增加配置其他NCCL环境变量，如表2所示。 表2
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力，因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题： Standard推理部署
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
post(url, data=body) print(response.content) 由于高速通道特性会缺失负载均衡的能力，因此在多实例时需要自主制定负载均衡策略。 父主题： 访问在线服务支持的访问通道
E进行分布式训练？ 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？ Moxing安装文件如何获取？ 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 ModelArts标注数据丢失，看不到标注过的图片的标签 如何将某些图片划分到验证集或者训练集？ 物体检测标注时除了位置、物体名字，是
标注。 按堆叠度统计框数量的分布 Overlap Score of Bounding Boxes 横坐标：堆叠度，单个框被其他的框重叠的部分，取值范围为0～1，值越大表示被其他框覆盖的越多。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要用于判断待检测物体的堆叠程度，堆叠物体一般对
6455，后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。
16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。
NCCL_IB_GID_INDEX=3： 使用RoCE v2协议，默认使用RoCE v1，但是v1在交换机上没有拥塞控制，可能丢包，而且后面的交换机不会支持v1，就无法启动。 NCCL_IB_TC=128：数据包走交换机的队列4通道，这是RoCE协议标准。 NCCL_IB_TIMEOUT=22：把超
大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务，请配置合理的“部署超时时间”，避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 添加环境变量 部署服务时，增加如下环境变量，会将负载均衡的请求亲和策略配置为集群亲和，避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster
6455，后由RFC 7936补充规范。Web IDL中的WebSocket API由W3C标准化。 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。
ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备，提供AI应用部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力，帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 ModelArts Edge是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请。
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