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标注物体检测数据 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

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detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标（y_min,x_min,y_max,x_max），如图2所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线

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如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可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。 父主题： Standard数据管理

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key

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订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot

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部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称，适合图片中有多个主体的场景，针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测 父主题： 功能咨询

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一般呈正态分布。主要用于判断待检测物体的亮度。在一些特殊场景中只有物体的部分亮度较暗，可以看是否满足要求。 按清晰度统计框数量的分布 Clarity of Bounding Boxes 横坐标：目标框的清晰度，值越大表示越清晰。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要用于判断待检测物体是否存在模

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物体检测标注时除了位置、物体名字，是否可以设置其他标签，比如是否遮挡、亮度等？ 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题： Standard数据管理

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合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项

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入门案例：快速创建一个物体检测的数据集 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 创建数据集 数据分析

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数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习

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对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。

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媒资图像标签（分类）-标签识别 标签识别服务使用时，用户发送待处理图片，返回图像标签内容及相应置信度。 媒资图像标签（检测） 对用户传入的图像可以返回图像中物体的坐标位置、物体名称、所属类别及置信度信息。 名人识别 名人识别服务能分析并识别图片中包含的明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。

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关闭“算法描述”页签，单击算法后的图标，（例如），查看算法效果。您也可以登录到摄像机Web界面查看算法效果。 请确保摄像机实况画面内存在待检测的物体，待检测物体会被识别并框出来。 图2 查看算法效果 父主题： 算法购买和安装（离线）

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关闭“算法描述”页签，单击算法后的图标，（例如），查看算法效果。您也可以登录到摄像机Web界面查看算法效果。 确保摄像机实况画面内存在待检测的物体，待检测物体会被框出来。 图2 查看算法效果 父主题： 算法购买和安装（在线）

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标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。

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