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使用SD卡 HiLens Kit是端云协同多模态AI开发套件,使用过程中会产生视频、图像等数据,通常情况下通过接口将数据存储在OBS。如果需要将数据存储在本地,由于HiLens Kit自带的硬盘空间有限,需要外插SD卡来存储。 操作步骤 SD卡插入HiLens Kit后面板接口“Micro
位置) ResNet_v1_50(图像分类)(该预置算法转换方式可参考最佳实践手势判断技能开发)。 暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件,不能导入ModelArts的模型。 本地训练模型 导入自定义
duration: break count += 1 writer.release() 父主题: 管理数据
输入模块简介 hilens::VideoCapture类 使用视频采集器来读取本地摄像头或IP摄像头的数据。 #include <video_capture.h> 构造及析构函数 ~VideoCapture() virtual hilens::VideoCapture::~VideoCapture()
hilens::VideoCapture::Read() 返回值 如果是IPC或本地摄像头,则返回的是YUV_NV21的数据,如果是UVC摄像头,则返回BGR数据。 父主题: 视频输入模块
“node_name1”的第0个输出。 输入数据格式 默认是“NHWC”,如果实际是“NCHW”的话,需要通过此参数指定“NCHW”。 优选数据格式 指定网络算子优先选用的数据格式,“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时,指定该
“node_name1”的第0个输出。 输入数据格式 默认是“NHWC”,如果实际是“NCHW”的话,需要通过此参数指定“NCHW”。 优选数据格式 指定网络算子优先选用的数据格式,“ND(N=4)”和“5D”。仅在网络中算子的输入数据同时支持“ND”和“5D”两种格式时,指定该
输入模块简介 hilens::AudioCapture类 使用音频采集器来读取本地音频文件的数据,相关头文件已集成到“hilens.h”。 #include <hilens.h> 构造及析构函数 ~AudioCapture() virtual hilens::AudioCapture::~AudioCapture()
模型转换时,如何确定输入张量形状? “输入张量形状”指要添加张量形状,即模型输入数据的shape,格式为NHWC,如“input_name:1,224,224,3”,必填项。“input_name”必须是转换前的网络模型中的节点名称。当模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:
模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名
台创建部署时,可通过密钥导入环境变量。 密钥的使用可能涉及用户敏感信息,用户输入敏感信息前,需要自行对敏感信息进行加密,并在应用中对加密的数据进行解密后方可使用,请用户注意。 创建密钥 在专业版HiLens管理控制台左侧菜单栏选择“配置管理”。 默认进入“配置项管理”页签。 单击
4以后版本也可以通过华为HiLens智能边缘管理系统查看日志,首先登录华为HiLens智能边缘管理系统,下载并查看日志。 管理数据:在华为HiLens管理控制台的“数据管理(Beta)”页面下载并查看设备技能运行的日志。 使用SSH查看日志 SSH连接到HiLens Kit设备,详细操作指导请参见连接PC和HiLens
技能(Skill)是运行在端侧摄像头的人工智能应用,一般由模型和逻辑代码组成。其中,逻辑代码是技能的框架,负责控制技能的运行,包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等;模型是人工智能算法经由大数据训练而成,负责技能运行中关键场景的推理。 华为HiLens的技能市场提供了丰富的技能供用户选择。 按应用场
模型推理时,输出错误码17,是什么原因? 报错原因 输入的数据尺寸与模型要求的输入尺寸不一致,此时model.infer接口返回的是错误码,即int型的数字17。 解决措施 请检查您的模型输入和实际输入是否匹配,比如输入格式(YUV/RGB)、数据类型(float32/int8)。 例如,同一
&img); /** * @brief 从一组指针数据构造一个InferData * @param data 数据指针,此构造函数会拷贝这部分数据 * @param size 数据大小(字节) */ InferData(const
设备端实时推理进行初次筛选,云上二次精确识别,平衡低时延与高精度。 云侧在线部署和更新端侧算法和运行参数,快速迭代与提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析,大大减少上云数据流量,节约存储与带宽成本,部分场景中解决网络不稳问题。 纳管多种设备,管理统一 平台支持纳管多种设备类型,支持海量设备管理。
长短期记忆网络 【输入】 2个或3个输入 X:时间序列数据(T*B*Xt),按4D的NCHW格式排布传入 需要保证:N对应时间序列长度T,C对应Batch数B,H对应t时刻的输入数据Xt,W取1 Cont:序列连续性标志(T*B) Xs:静态数据(B*Xt),可选 【参数】 num_out
用户无需填写。 摄像头 当前模型下选择上传指定摄像头的难例数据。 输出数据集 训练难例筛选模型的数据集。用户需要提前在ModelArts创建难例数据集。 总样本量 输出数据集的样本数量。 进度 当前已经上传的难例数据总量。 参数设置 难例筛选模型需要配置的参数值。如图2所示,单
Studio编译产物。 ├── lib c++项目第三方库。 ├── data 工程需要使用的数据。 ├── model 模型文件。 ├── src 项目源代码。 ├── test 测试数据。 ├── cameras0.mp4 HiLens Studio中Video
/usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.AudioCapture("\tmp\test.aac") # 构造本地麦克风采集器