开始白板标注 表1 开始白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/start 接口功能 开始白板标注 接口说明 本接口调用后，可模拟开启白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数

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。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“删除”，之前添加了此标签的图片，都将删除此标签。 图3 标签管理 图4 全部标签的信息 单击标注作业操作列的“标签”，可跳转至标签管理页。 单击操作列的“修改”，即可完成标签的修改。 单击操作列的“删除”，即可删除该标签。

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更新标注团队 功能介绍 更新标注团队。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}

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数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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法不需要另外设置参数，只需用户根据实际源数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。

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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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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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出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检

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。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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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。

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准备物体检测数据 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 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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根据数据信息图判断异常数据，选用标注工具将异常数据标注为异常值，完成数据标注。 用户可以选择如下几种标注方法： ：横向选择工具，可横向选择连续时间戳的数据进行批量标注。 ：纵向选择工具，可纵向选择连续值区域内的数据进行批量标注。 ：局部选择工具，可在坐标轴内选择任意连续区域内的数据进行批量标注。 ：自动

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U。 自动标注数据 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

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结束白板标注 表1 结束白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/stop 接口功能 结束白板标注 接口说明 本接口调用后，可结束白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数 类型

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标注样例 Octopus标注平台功能众多，类型复杂。为帮助用户更快适应标注平台功能，熟悉标注平台界面，开展业务。本节以较典型的标注任务为例，详细介绍标注平台对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务

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认领标注任务 管理员将任务下发至团队后，团队中的标注员可以认领任务进行标注。 一个标注任务只能由一个标注员完成。同一项目中一个标注员最多认领5个标注任务。 认领标注任务 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，查看该项目包含的可认领或已认领未提交的标注批次任务列表。

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共享电脑音频提示 隐藏标注者姓名 与会者参与会中标注时，可观看正在标注的会场名称，沟通更流畅。 入会后，共享者单击会控栏中的“共享”，选择共享内容并发起共享。 在共享界面，共享者单击会控栏中的“标注”开启标注，其他与会者可参与会中标注。 在标注界面，共享者和观看者单击会控栏中的“标注设置”，可

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标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题： 数据管理

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创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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在“我参与的”页签，可查看参与过标注的标注作业。用户可查看标注作业详细信息，包括标注团队的成员、标注进展等。 复制标注作业 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，进入数据标注页面。 在数据标注列表页，“我创建的”页签下，选择需要复制的标注任务。 单击作业操作列的“更多>复制”。

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创建标注团队 功能介绍 创建标注团队。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/workforces 表1 路径参数

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