数据标注

物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签最好比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，若某些图片的标签具有相似性，则需要更多的图片。用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。

标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。
标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。
物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。

项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。

图1 数据标注节点状态

图片标注

在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入图片标注界面。
用鼠标框选图片中的物体所在区域，然后在弹出的对话框中选择标签颜色，输入标签名称，例如此示例中的“yunbao”，按“Enter”键完成此标签的添加。标注完成后，左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。
数据标注的更多说明：
- 您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。
- 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。
- 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据管理”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。
- 在标注窗口中，您可以滚动鼠标，放大或缩小图片，方便您快速定位到物体位置。
图2 物体检测图片标注

“物体检测”类型的数据集，在标注时，支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。
当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”页面，单击“继续运行”按钮，工作流将会自动发布数据标注版本，并进行下一步训练步骤。

同步或添加图片

在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。

图3 添加本地图片

图4 同步OBS图片数据

添加数据：您可以将本地图片快速添加到ModelArts，同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”，根据弹出的对话框的引导，输入正确的数据并添加。
同步新数据：将图片数据上传至创建项目时指定的OBS目录，然后单击“同步新数据”，快速将原OBS目录中的新数据添加到ModelArts数据集。
删除图片：您可以依次单击选中图片进行删除，也可以勾选“选择当前页”对该页面所有图片进行删除。

所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。

修改标注

当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。

基于图片修改
在数据集详情页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片，在右侧“标注”区域中对图片信息进行修改。
- 修改标签：“标注”区域中，单击编辑按钮，在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定按钮完成修改。标签颜色不支持修改。
- 删除标签：在“标注”区域中，单击删除按钮，即可删除此图片中的标签。
  标签删除后，单击页面左上角的项目名称离开标注页面。该图片会重新回到“未标注”页签。
  
  图5 编辑物体检测标签

基于标签修改
在数据标注作业概览页，单击右侧的“标签管理”，进入标签管理页面，标签管理页展示所有标签信息。

图6 标签管理页
- 修改标签：单击操作列的“修改”按钮，然后在弹出的对话框中输入修改后的标签名，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。
- 删除标签：单击操作列的“删除”按钮，在弹出的对话框中，根据界面提示选择删除对象，然后单击“确定”。
  
  删除后的标签无法再恢复，请谨慎操作。