图像标签 Image Tagging

图像标签(Image Tagging),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容

商用服务费用低至 ¥0.0032/次

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可准确识别图像中的视觉内容,具备目标检测和属性识别等能力

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    机器学习标签标注 更多内容
  • 标注语音

    标注语音 用户对语音的某一些地方做标注,执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建音频标注任务。 在音频上方,单击,播放语音。 在语音区域,拖动鼠标选择标注内容。 在弹出框中输入标注名称,单击“确定”。 标注后的结果会展示在波形图下方。 在音频左上方,单击保存标注的内容。 (可选)在音频标注界面,支持如下操作。

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  • 标注数据

    单击需标注的文本对象,选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推,不断选中标注对象,并为其添加标签。 图2 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注,单击页面下方“保存当前页”完成“未标注”列表的文本标注。 添加标签 在“未标注”页签添加:单击页

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  • 标注数据

    在“数据标注”页面,会显示自动标注的进度,如果自动标注完成,标注进度为100%。 图1 自动标注完成。 标注完成后,您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”,进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”,进入手动标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。

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  • 标注流程

    标注流程 流程图 标注任务创建成功后,由团队中的标注员认领任务,标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下,根据项目流程,可对除标注和交付之外的其他流程进行裁剪。 图1 标注任务全流程示意图 标注 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称,

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  • 配置标注

    方的“标注配置”。 选择“标注管理”页签,单击“创建标注”按钮,在弹出的“创建标注”对话框中填写标注信息。 表1 创建标注 参数 配置说明 标注名称 填写创建的标注名称。例如,区域。 描述 对此标注的描述信息。 背景颜色 选择此标注对应的背景颜色。例如#FFFFFF。 标注信息填写完成后单击“确定”,完成标注的创建。

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  • 标注项目

    标注项目 创建项目 项目详情 父主题: 项目管理

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  • 标注管理

    标注管理 标注管理 脚本管理 模板管理 父主题: 标注服务

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  • ModelArts

    从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07

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  • 分页查询智能任务列表

    分页查询智能任务列表,包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 训练模型

    检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 训练模型

    检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 创建图像分类项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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  • 训练模型

    类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 产品术语

    行项目,这个被复用的脚本、任务或项目被称为私有模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司,直接掌管着互联网公司的机器服务,保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型,有很强的编程算法能力,同时具备系统管理员的技能,熟悉网络架构等,是一个要

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  • 准备文本分类数据

    准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。

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  • 解析Manifest文件

    annotation_loc String 标注文件的云存储路径,对于物体检测是必选字段,对于其他类型是可选字段。 annotation_property String 标注属性。 confidence Double 置信度,数值类型,范围0<=confidence<=1,表示机器标注的置信度。 creation_time

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  • 准备声音分类数据

    准备声音分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 通过人工标注方式标注数据

    通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据

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  • 标注数据来源?

    标注数据来源? 时序数据标注工具支持读取租户OBS桶中的csv文件。 在集成管理控制台页面管理租户资源,可以申请OBS桶,上传文件、查看文件列表、删除文件。 父主题: 数据标注

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