入门教程
本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程：
准备工作
在使用ModelArts数据管理的功能前，需要先完成以下准备工作。
用户在使用数据管理的过程中，ModelArts需要访问用户的OBS等依赖服务，需要用户进行在“全局配置”页面中进行委托授权。具体操作参考使用委托授权（推荐）。
创建数据集
本示例使用OBS中的数据作为数据集的输入目录创建数据集。参考如下操作创建一个物体检测类型的数据集，并将数据导入到数据集中。
- 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择，进入“数据集”管理页面。
- 单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数据类型以及数据标注要求，选择创建不同类型的数据集。
- 填写数据集基本信息，数据集的“名称”和“描述”。选择“数据类型”为“图片”，“数据来源”为“OBS”。
- 选择OBS中的数据目录作为“导入路径”，选择不同的OBS目录作为“数据集输出位置”。
图1 数据集的数据导入和输出位置
- 参数填写无误后，单击页面右下角“提交”，即可完成数据集的创建。
数据分析
数据集创建完成后，可以基于图片各项特征，如模糊度、亮度等进行分析，帮助用户更好的分析数据集的数据质量，判断数据集是否满足自己的算法和模型要求。
- 创建特征分析任务
- 查看特征分析结果
特征分析任务执行完成后，可以在“数据特征”页签下，选择数据集版本、类型和数据特征指标，页面将自动呈现您选择对应版本及其指标数据，您可以根据呈现的图表了解数据分布情况，帮助您更好的理解您的数据。
- “版本选择”：根据实际情况选择已执行过特征任务的版本，可以选多个进行对比，也可以只选择一个。
- “类型”：根据需要分析的类型选择。支持“all”、“train”、“eval”和“inference”。分别表示所有、训练、评估和推理类型。
- “数据特征指标”：选择您需要展示的指标。详细指标解释，可参见特征分析指标列表。
在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。
数据标注
- 人工标注
- 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。
- 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。
图4 标注工具
- 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文本框中，直接输入新的标签名。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。
图5 添加物体检测标签
- 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标注信息，在弹框中单击“确定”保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、标签对应的图片数量。
- 智能标注
通过人工标注完成少量数据标注后，可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注，提高标注的效率。
- 在数据集详情页面，单击右上角“启动智能标注”。
- 在“启动智能标注”窗口中，填写如下参数，然后单击“提交”。
- 智能标注类型：主动学习
- 算法类型：快速型
其他参数采用默认值。
图6 启动智能标注任务
- 查看智能标注任务进度
智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能标注任务进度。当任务完成后，即可在“待确认”页签下查看自动标注好的数据。
图7 查看智能标注任务进度
- 确认智能标注结果
在智能标注任务完成后，在“待确认”页签下，单击具体图片进入标注详情页面，可以查看或修改智能标注的结果。
如果智能标注的数据无误，可单击右侧的“确认标注”完成标注，如果标注信息有误，可直接删除错误标注框，然后重新标注，以纠正标注信息。针对物体检测任务，需逐一确认。确保所有图片已完成确认，然后执行下一步操作。
图8 确认智能标注结果
数据发布
ModelArts训练管理模块支持通过ModelArts数据集或者OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练任务的数据源，则需要指定数据集及特定的版本。因此，用户需要为准备好的数据发布一个版本，具体操作参考发布数据版本。
为了便于后期的模型构建和开发，对同一数据源来说，将其不同时间对数据的处理和标注按照版本来进行区分，按照需求选择指定的版本使用。
