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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
模拟退火算法（Anneal） 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移，算法会倾向于从越来越接近
获取某个超参敏感度分析图像的路径 功能介绍 获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_
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
profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffus
1~2分钟才可顺利进入开发页面，请耐心等待。 CodeLab的内部环境依托Notebook功能，因此其工作环境，与JupyterLab界面相似。 体验CodeLab 进入CodeLab主页。 从管理控制台总览页进入，展示CodeLab首页。 图2 CodeLab首页 常用功能。
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
对亮度空间做线性增强操作。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 LightContrast 亮度对比度增强，使用一定的非线性函数改变亮度空间的亮度值。 func：默认值为gamma gamma为常见方法伽马矫正，公式为255*((v/255)**gamma)')
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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您可以对该条工作流的所有运行记录进行筛选和对比。 筛选：该功能支持您对所有运行记录按照“运行状态”和“运行标签”进行筛选。 图2 筛选 对比：针对某条工作流的所有运行记录，按照状态、运行记录、启动时间、运行时长、参数等进行对比。 图3 对比 当单击“启动”运行工作流时，运行记录列表
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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子级的对比。 如下图所示，当分析时显式指定了标杆集群profiling数据，advisor识别到两次训练任务中0号卡的step12存在计算性能差异，则会对目标集群的0号卡 step12与标杆集群的0号卡 step12进行kernel（npu侧计算的算子）性能对比。基于该对比数据，
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输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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