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数据发送太快导致好多图片dvpp解码失败,加延时就都能正确解码,请问有什么其他的解决方案吗?
data.get(),resizedImage.size)除此之外还有哪些地方需要修改?编程教菜。。。。。。或者现在是否已经上线tf版模型的目标检测demo
作业2基本上参考下面三个文档和视频链接: https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE117+Self-paced/courseware/1cbae57cd3ea433b899918
首先我在好望开发平台极简模式下生成的算法包,和许可证书,然后在iClient上部署了D系列摄像机设备,导入算法包,和许可证书后,开启程序无法识别标注物体,请大佬帮忙指点一下是什么原因呢?是没有License文件吗?还是iClient软件版本的问题?
# 一、环境介绍 **工程编译软件:** keil5 **温湿度传感器:** SHT30 **MCU :** STM32F103ZET6 程序采用模块化编程,iic时序为一个模块(iic.c 和 iic.h),SHT30为一个模块(sht30.c 和 sht30.h);IIC时序
为什么选择FsterRCNN预置算法基于海量数据来训练人车检测模型呢?就是比如其他的算法比如YOLOv3等等其他的类似的物体检测预置算法不适合来训练这个人车检测模型吗?或者说用notebook来训练人车检测模型会不会更好的呢?
作业3的快速搞定办法。把附件yolo_v3_解压,按照文档操作**,然后新建一个notebook,接着就是打开,然后上传 yolo_v3 .ipynb,并且打开它,最后就是在cell哪里run all。其实这个就是基本上的第二章的课程搞定最快的办法。作业3是怎么破的呢?其实就在
讲解】【操作步骤】1、登录CloudCampus APP,点击“工具”>“视频体验”;2、CloudCampus APP提供了4种不同清晰度(480P/720P/1080P/2K)的视频源,您也可以自定义视频地址进行测试,点击“开始测试”,APP会自动播放一段视频进行测试;
【功能模块】python版外接摄像头模块【操作步骤&问题现象】1、运行python3.6 main.py2、已启动presenteragent,并在PC端的虚拟机显示出来界面了,但是运行1的时候,报错 HwHiAiUser@davinci-mini:~/samples/pytho
高分辨率数码相机或低分辨率移动电话相机捕获的。此外,所有图像均已调整为640×480。 此外,场景文本检测是一个两步过程,包括图像中的文本检测和文本识别。对于文本检测,我发现了最先进的深度学习方法EAST。它可以找到水平和旋转边界框。您可以将其与任何文本识别方法结合使用。
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、MDC300_Sample-1.0.106.22、camera_det检测框 偏移到左上角【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
在atlas开箱视频里看到了从mindstudio中运行的人脸检测工程,想学着创建一个,发现好像没有相应的后处理模型可以选择。
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、运行python3.6 main.py报错信息:AttributeError: module 'atlas_utils.presenteragent' has no attribute 'presenter_channel'在python3.6的环境下导入atlas_utils
huaweicloud.com/forum/thread-57360-1-1.html 打卡链接。个人觉得比较精髓的地方就是在于训练时间长一些,精确度一般都会比较高一些的。作业打卡总指导 -数据集可以从这里下载的。这样子基本可以做到打卡的需求:课程链接参考: https://education
公司需要atlas200DK C73版本的python开发项目,请问python案例出来了吗
0。SFA30采用创新的电化学处理技术,专用的电子元件同时集成盛思锐温湿度传感器,加上先进的算法,能够在极低浓度下实现高度可靠且高效的甲醛检测。因此,这款新型传感器十分适合运用在室内空气净化、通风系统以及室内空气质量监测器中。甲醛通常从家具、建筑材料、油漆和涂料中缓慢而持续地释放
首先感谢华为公司举办的比赛,感谢提供给我们一个提升自己的机会。我们是来自南开大学的Excavator团队(挖机联盟),本次比赛非常有幸能进入前10。一、赛题任务本次KPI异常检测比赛提供了某运营商的部分网元的KPI真实数据,根据历史一个月的异常标签数据,训练机器学习模型,智能预测后续一周内KPI中的异常。评价函数为
分类问题中,选取k为奇数有助于避免两个分类平票的情形。 本示例介绍如何使用Spark MLlib引擎的KNN分类算法实现车辆满意度测评应用。车辆满意度测评样例的操作流程如下所示。 准备数据:下载数据集、示例代码,然后上传至OBS桶中。 训练模型:编写基于Spark MLlib中A
close();123456 这是利用Bitmap自带的方法来进行压缩,但是用过之后你会发现者这种方式压缩得到的图片质量其实特别差。 方式二 要想获得压缩质量好的图片,我们可采用另外一种方式,在BitmapFactory中的几个获得Bitmap对象的方法中,几乎每一种方式都提