本文由AI智能模型生成，在自有數據的基礎上，訓練NLP文本生成模型，根據標題生成內容，適配到模板。內容僅供參考，不對其準確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側用戶幫助進行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內做出答復或反饋處理結果。
猜你喜歡：深度學習提高圖片清晰度在一個物體，人們通常會將圖像切分成多個小的圖像，分成多個小的數組，開始訓練模型。標注時，標注數據的存儲格式是：“predict”，表示原圖像的內容存儲在OBS中。“predict”表示預測圖片的內容的存儲路徑。“model_size”表示圖像的像素值，單位為字節(jié)，取值范圍是0~100像素，默認值為100。文本與標簽之間的分隔符，默認為逗號(，)。更多標題相關內容，可點擊查看
猜您想看：“fill_width”表示圖像的寬度，默認為4096。像素，使用方法及約束請參見約束說明。貼圖區(qū)域的約束，請參見約束說明。圖像中用戶指定的區(qū)域，當前區(qū)域不能進行切換。參數說明如下：摳圖區(qū)域不超出輸入圖片，貼圖區(qū)域不超出輸出圖片。更多標題相關內容，可點擊查看
智能推薦：貼圖時可直接放置在輸出圖片的最左側，即相對輸出圖片的左偏移為0。最大貼圖個數為256個。貼圖區(qū)域相對輸出圖片的左偏移16對齊。輸出圖片的貼圖寬度建議16對齊，如果不是16對齊，會多寫一段無效數據使其16對齊。對于非8K縮放，基本場景性能指標參考如下：對于1080p的圖像，若存在Host->Device的圖片數據拷貝，由于拷貝帶寬限制，最大總幀率約為1000fps。對于4K的圖像，若存在Host->Device的圖片數據拷貝，由于拷貝帶寬限制，最大總幀率約為250fps。更多標題相關內容，可點擊查看
