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设置动态Batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。在某些推理场景，如检测出人脸后再执行人脸识别网络，由于人脸个数不固定导致人脸识别网络输入Batch数不固定。如果每次推理都按照最大的Batch或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费。因此，推理需要支持动态BatchSize和动态分辨率的场景，使用ATC工具时，通

模型推理场景下，必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型，当前支持以下方式的构建模型：使用ATC(Ascend Tensor Compiler)工具。如果模型推理涉及动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)，需确保om模型文件中已包含动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)相关的配置。对于开源框架的

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通过创建应用，将待使用的应用内容部署至云上，分配GPU加速型云服务器资源，提供渲染能力。当您需要新增一个应用时，请按本节内容进行操作。创建应用。在左侧导航栏，选择“应用管理”。在“应用管理”页面，单击右上角的“创建应用”。应用管理在“创建应用”页面，根据界面提示填写待创建应用的参数信息。创建应用创建应用参数说明参数配置所属集群选择待创建应

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动作活体检测是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。新老用户均可用该接口。前提条件：请确保您已开通人脸识别服务，具体操作方法请参见申请服务。约束限制：目前支持检测视频文件，或视频的Base64编码，不支持直接检测视频流，需要用户客户端自己获取视频流并保存成文

模型推理场景下，必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型，当前支持以下方式的构建模型：使用ATC(Ascend Tensor Compiler)工具。如果模型推理涉及动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)，需确保om模型文件中已包含动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)相关的配置。对于开源框架的

面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。本技能支持：判断并过滤尺寸过小、清晰度较差、角度过大等无法判断的人脸。同时检测多张人脸。人脸跟踪。对同一个人抓拍的人脸做去重，避免大量的重复上报。根据业务需求划定区域，只抓取固定区域内的人脸。使用时需要

设置动态Batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。在某些推理场景，如检测出人脸后再执行人脸识别网络，由于人脸个数不固定导致人脸识别网络输入Batch数不固定。如果每次推理都按照最大的Batch或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费。因此，推理需要支持动态BatchSize和动态分辨率的场景，使用ATC工具时，通

设置动态Batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。在某些推理场景，如检测出人脸后再执行人脸识别网络，由于人脸个数不固定导致人脸识别网络输入Batch数不固定。如果每次推理都按照最大的Batch或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费。因此，推理需要支持动态BatchSize和动态分辨率的场景，使用ATC工具时，通

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基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。华为全球产业展望GIV2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到

设置动态Batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。在某些推理场景，如检测出人脸后再执行人脸识别网络，由于人脸个数不固定导致人脸识别网络输入Batch数不固定。如果每次推理都按照最大的Batch或最大分辨率进行计算，会造成计算资源浪费。因此，推理需要支持动态BatchSize和动态分辨率的场景，使用ATC工具时，通

模型推理场景下，必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型，当前支持以下方式的构建模型：使用ATC(Ascend Tensor Compiler)工具、使用Ascend Graph接口。如果模型推理涉及动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(ND格式)，需确保om模型文件中已包含动态AIPP、动态Batch、动态分辨率、动态维度(N