我刚刚通过云服务在基于python的应用程序中启用了人脸识别。但是根据我以前开发人脸识别应用程序的经验,我的模型曾经要求至少3-4个人对人脸进行正确的分类(在某种程度上)。
我的问题是,是否有任何这样的最低要求的人,需要添加到一个personGroup,以便模型,然后可以训练,以正确地分类面孔。
在我草率决定选择Azure Face API作为我的主要FR平台之前,我只想知道这一点。
根据,我使用云机器学习引擎训练了一个对象检测器,现在我想使用云机器学习引擎进行预测。
这些指令包括将Tensorflow图导出为output_inference_graph.pb的代码,但不包括如何将protobuf格式(pb)转换为gcloud预测所需的SavedModel格式。
我回顾了关于如何转换“Tensorflow for Poets”图像分类模型和如何转换“Tensorflow For Poets 2”图像分类模型的,但是对于博客文章中描述的对象检测器图(pb),两者都不起作用。
如何转换该物体探测器图(pb),以便它可以使用或gcloud引擎预测,请?
请允许我问一个相当新鲜的问题。到目前为止,我一直在使用像或这样的本地工具来完成这项工作,但这是相当老套的,我被敦促“迁移到google”。
设置
我有不同类型的各种文档(如JPG和PDF)的(培训)数据集,并且根据某些特性(如流行颜色、重复布局),我打算将它们分类,例如invoice type 1、invoice type 2、not an invoice。在第二步,我想OCR某些预定义的领域,每一份文件和摘录,例如公司的地址发送发票和日期。
我所设想的架构
在现代平台作为服务(),我已经建立了一个UI,我可以上传新的文件。然后,这些文件被本地存储在一个文件名为(或MongoDB)的目录中
我在本地创建了一些自定义分类器,然后我尝试在bluemix上部署一个应用程序,根据我制作的分类器对图像进行分类。
当我试图部署它时,启动失败。
import os
import json
from os.path import join, dirname
from os import environ
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3
import time
start_time = time.time()
visual_recognition = VisualRecognitionV3(VisualRecognit
我需要升级IBM上的超级分类账作曲家业务网络。我已经在IBM云上创建了一个业务网络。但是,一旦我在IBM云上升级了我的bna,它就会抛出一个错误
Response from attempted peer comms was an error: Error: 8 RESOURCE_EXHAUSTED: received trailing metadata size exceeds limit