图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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ModelArts会自动从数据集输入位置同步数据至数据集详情页，包含数据及标注信息。 对于图像分类数据集，同步数据源操作会以同级目录下的同名“txt”文件作为对应图像的标签。 对于物体检测、图像分割数据集，则以同级目录下的同名“xml”文件作为对应图像的标签。 为了快速获取OBS桶中最新数据，可在数据集详情页的

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大，或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时，可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区，也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容

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应用场景 内容审核-图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽“分割线”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽组件到设计区并设置属性 状态：设置分割线的状态，如普通、隐藏。 普通：设置为普通后，页面上可正常显示分割线。 隐藏：设置为隐藏后，页面上的分割线将不再显示。

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分割线 分割线是装饰组件的一种，用于分割组件，起装饰作用，包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时，分割线组件很难显示出来。使用该组件时，请避免使用白色背景。

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说ECS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在左侧组件区域，选择“分割线”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽组件到设计区并设置属性 基础配置 文本：设置分割线上显示的文字。输入内容不得超过32个字符。 分割线样式：选择分割线的样式，如虚线、点线或双线。 样式配置

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用API获取图像搜索结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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Search）提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力，针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力，目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索（E-commerce Search）提供电商场景下的搜索能力，目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索，旨在针对入库的图像数据提供

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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