通用搜索、联网搜索、测试流程、正式开通流程、说明文档
本文概述了使用通用搜索产品实现联网搜索功能所需要的步骤和注意事项说明，客户可依据流程说明完成：测试接口、正式接口的申请和开通。如操作过程遇到问题可联系对应的阿里云商务同学或者产品经理：照台【钉钉：j7xmdda】/胥宇【钉钉：wangzy29】。
性能测试分析及调优的相关流程和方法
在进行性能测试时，测试分析和调优是确保系统达到预期性能目标的重要步骤。本文介绍测试分析及性能调优的相关流程和方法，帮助研发人员、测试人员或运维人员快速地进行性能测试、瓶颈定位及调优。 系统的性能是由很多因素决定的，本文很难面面俱到，但是可以作为分析系统性能的一个指导。
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
一、目标检测介绍 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以实现对各种目标的精确检测。常见的目标检测任务包括：人脸检测、行人检测、车辆检测等。目标检测在安防监控、自动驾驶、智能零售等领域具有广泛应用前景。 二、YOLOv7介绍 YOLOv7（You Only Look....
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
一、演示多分类效果 二、PaddleClas介绍 PaddleClas主要构件： PP-ShiTu： 图像识别（包含图像检测与图像搜索） PULC：超轻量图像分类 PaddleClas是飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的一个开源项目，用于图像分类任务。它基于飞桨框架开发，致力于为用户提供一个简单、高效、灵活的图像分类工具。PaddleClas集成了许多常用的图像分类模型...
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
一、目标分类介绍 目标分类是一种监督学习任务，其目标是根据输入数据的特征将其分配到预定义的类别中。这种分类方法在许多实际应用中都有广泛的应用，如垃圾邮件检测、图像识别、情感分析等。 目标分类的基本流程包括：数据预处理（如清洗、标准化）、特征提取、模型选择和训练、模型评估和优化。其中，模型的选择和训练是关键步骤，常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。 目标分类的优点是可以自动地进行分类，....
目标检测实战(七): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
一、目标检测介绍 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以实现对各种目标的精确检测。常见的目标检测任务包括：人脸检测、行人检测、车辆检测等。目标检测在安防监控、自动驾驶、智能零售等领域具有广泛应用前景。 二、YOLOX介绍 论文链接：YOLOX: Exceeding....
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
一、目标检测介绍 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以实现对各种目标的精确检测。常见的目标检测任务包括：人脸检测、行人检测、车辆检测等。目标检测在安防监控、自动驾驶、智能零售等领域具有广泛应用前景。 二、YOLOv8介绍 YOLOv8 是 Ultralytics....
MMdetection框架速成系列 第03部分：简述整体构建细节与模块+训练测试模块流程剖析+深入解析代码模块与核心实现
MMdetection框架速成系列MMdetection框架速成系列 第01部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486362MMdetection框架速成系列 第02部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486548MMdetection框架速成系列 第03部分：http....
MMFewShot训练与测试流程
1. mmfetshot环境安装配置安装，以下的配置亲测可用：安装指令：# install mmcv mmclassification mmdetection pip install mmcv-full==1.6.1 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html pip install mmcls....
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