量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有商品分类的图片，即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 所有图片放在一个文件目录下，示例如下所示。 ├─Training-Dataset │ IMG_20180919_114732

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。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。 ├─dataset-import-example

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2.txt 单标签的标签文件示例，如1.txt文件内容如下所示： Cat 多标签的标签文件示例，如2.txt文件内容如下所示： Cat Dog 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 物体检测

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其中，before文件夹：包含变化前的图片，每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹：包含变化后的图片，每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹：包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息，类别应是连续的且从0开始。 视频分类 图片 导入

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件包中，组件名称不会被修改。 图2 保存模板 解压下载到本地的模板包，新建“img”文件夹，存放商品图片，此处存放了10张商品图片，分辨率统一为380x440，如图3所示。 图3 新建img存在商品图片 在commodityListWidget.js中，新建Commodity对象并为其赋值。

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P、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15px到30000px之间。 图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。

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文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 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、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2 3

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删除中心网络标签 功能介绍 删除中心网络标签。 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 /v3/{domain_id}/gcn/central-ne

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符。 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。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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符。 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。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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img_encode = cv2.imencode(".jpg", img_bgr)[1] # 通过upload_bufer上传缓存区图片，图片格式与编码格式保持一致 hilens.upload_bufer("img.jpg", img_encode, "write") #

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个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里，并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时，则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示，其中“ventilation”和“physical”分别为标签名。 dataset-import-example ├─ventilation

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选择控件是否显示或隐藏，内容为显示搜索的imgButton组件设置为显示，如图27显示搜索设置显示所示。 内容为关闭搜索的imgButton组件设置为隐藏，如图28关闭搜索设置为隐藏所示。 图29 显示搜索设置显示 图30 关闭搜索设置为隐藏 单击画布上方的保存按钮，然后单击预览按钮，预览效果如下所示。

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对于带图像输入的内容可表示为 Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中

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对于带图像输入的内容可表示为 Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中

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果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 示例： ├─dataset-import-example │ IMG_20180919_114732.jpg │ IMG_20180919_114732.xml │ IMG_20180919_114745

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│ IMG_20180919_114945.jpg 如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，云状识别工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里

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针对已标注数据，通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里，并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时，则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示，其中“snow”和“rainy”分别为标签名。 dataset-import-example ├─snow

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BS服务中。 数据标签 标注基于ModelArts的图像分割标注基础能力，由于第二相边界多为不规则形状，目前采用多边形标注第二相，标签为“second_phase”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 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、PNG、BMP。

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