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imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
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上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
上传预测图片 单击“上传”,选择一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
过程。通常,用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题,无法被进一步处理。以图像识别为例,用户经常会从网上找一些图片用于训练,但是其质量难以保证,有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求;图片也可能有部分损坏,造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此,数据校验非常重要,
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
描述 model_algorithm 是 String 模型算法,表示该模型的用途,由模型开发者填写,以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头,不能包含中文以及&!'\"<>=,不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification(图像分类)、obje
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密,否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据,排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求(物体检测)
prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>,其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标,并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本
JupyterLab是一个交互式的开发环境,可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Not
s-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下,该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
据标注页面。单击任意一张图片,进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签,此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频,或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频,在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别,然后选中音频文件,在右侧
基于ModelArts的手写数字识别 AXYZdong AI 文字编辑图片 instruct-pix2pix 案例 AXYZdong Standard推理部署 上线二维码检测识别服务 林欣 使用ModelArts对8类常见生活垃圾进行分类 福州司马懿 使用ModelArts搭建"花卉种类识别"服务 福州司马懿
pth,并重命名为s3fd.pth,放在容器路径face_detection/detection/sfd下。上一步执行完source install.sh命令后,会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片,支持'jpg'
pth,并重命名为s3fd.pth,放在容器路径face_detection/detection/sfd下。上一步执行完source install.sh命令后,会自动生成face_detection/detection/sfd目录。 Step6 服务调用 提前准备人物图片,支持'jpg'
ow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式,模式详情参见预置图像处理模式,推理时向模型输入一张“key”为“images”的待处理图片,所以需确保您的模型能处理“key”为“images”的输入。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的“model”目录。 模板输入 存
描述 model_algorithm 是 String 模型算法,表示该模型的用途,由模型开发者填写,以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头,不能包含中文以及&!'\"<>=,不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification(图像分类)、obje
署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,选择“预测”页签。 图5 上传预测图片 单击“上传”选择上传一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图6 查看预测结果(1)--没戴口罩 图7 查看预测结果(2)--戴口罩
type”为“file”的格式输入待处理图片。选择该模式时需确保您的模型能处理key为images的输入数据。 输出 推理结果以“JSON”体的形式返回,“JSON”的具体字段由模型决定。 请求样例 该模式下的推理方式均为输入一张待处理图片,响应的“JSON”根据模型改变而改变。示例如下:
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts