阿里云视觉智能开放平台是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，为视觉智能技术的开发与应用用户提供好用、易用且普惠的视觉AI能力的开放平台，通过调用平台提供的能力，您可以实现视觉AI开发的一站式体验，从而快速对接视觉智能技术的应用算法，满足相应的产品应用需求。
目前平台涵盖了14个类目，共有190+个视觉AI能力！平台近期上新了7款离线SDk，离线SDK支持Android、iOS系统多端调用，通过AI能力赋能终端设备。上新的离线SDK详情如下：
阿里云视觉智能开放平台热门离线SDK上新
2023-01-05
437
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
热门离线SDK批量上新
目录
相关文章
|
20天前
|
弹性计算
安全
开发工具
|
3月前
|
程序员
开发工具
Android开发
|
5月前
|
文字识别
算法
API
视觉智能开放平台产品使用合集之支持的离线SDK有哪些
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
55
2
2
|
5月前
|
Java
开发工具
通过Java SDK调用阿里云模型服务
在阿里云平台上，可以通过创建应用并使用模型服务完成特定任务，如生成文章内容。本示例展示了一段简化的Java代码，演示了如何调用阿里云模型服务生成关于“春秋战国经济与文化”的简短文章。示例代码通过设置系统角色为历史学家，并提出文章生成需求，最终处理并输出生成的文章内容。在实际部署前，请确保正确配置环境变量中的密钥和ID，并根据需要调整SDK导入语句及类名。更多详情和示例，请参考相关链接。
83
3
3
|
5月前
|
存储
监控
API
视觉智能开放平台产品使用合集之人脸识别服务端的离线SDK是什么
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台，这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API，快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中，而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
43
0
0
|
6月前
|
消息中间件
分布式计算
DataWorks
DataWorks产品使用合集之如何使用Python和阿里云SDK读取OSS中的文件
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
196
6
7
|
7月前
|
算法
小程序
开发工具
视觉智能开放平台操作报错合集之同样的图片路径（上海阿里云），sdk报错code.400，是什么原因
在使用视觉智能开放平台时，可能会遇到各种错误和问题。虽然具体的错误代码和消息会因平台而异，但以下是一些常见错误类型及其可能的原因和解决策略的概述，包括但不限于：1. 认证错误、2. 请求参数错误、3. 资源超限、4. 图像质量问题、5. 服务不可用、6. 模型不支持的场景、7. 网络连接问题，这有助于快速定位和解决问题。
100
0
0
|
28天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）', '孟加拉猫（Bengal）', '暹罗猫（Birman）', '孟买猫（Bombay）', '英国短毛猫（British Shorthair）', '埃及猫（Egyptian Mau）', '缅因猫（Maine Coon）', '波斯猫（Persian）', '布偶猫（Ragdoll）', '俄罗斯蓝猫（Russian Blue）', '暹罗猫（Siamese）', '斯芬克斯猫（Sphynx）', '美国斗牛犬
153
29
29
|
17天前
|
机器学习/深度学习
网络架构
计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，并分析了当前面临的主要挑战。通过研究卷积神经网络（CNN）的结构和原理，本文展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时，本文也讨论了数据不平衡、过拟合、计算资源限制等问题，并提出了相应的解决策略。
77
19
20
|
17天前
|
机器学习/深度学习
传感器
人工智能
探索深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，并分析了当前面临的主要挑战。通过介绍卷积神经网络（CNN）的基本原理和架构设计，阐述了深度学习如何有效地从图像数据中提取特征，并在多个领域实现突破性进展。同时，文章也指出了训练深度模型时常见的过拟合问题、数据不平衡以及计算资源需求高等挑战，并提出了相应的解决策略。
69
7
7