目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测 图1 文件上传 预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过7MB。 目标分割 图2 文件上传 预标注功能：此处选择“目标分割”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选

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2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您

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模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测

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参数说明 防护策略名称 自定义当前添加的策略名称。 启用 当前策略是否启用目标检测规则，需要启用则勾选目标检测规则即可，不启用则不勾选。 检测规则标识 目前支持自定义的选择的所有检测规则标识。 防护动作 选择目标检测规则在检测时防护的动作。 检测：针对目标规则的检测对象进行检测，对检测的风险事件进行告警上报。

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CATEGORY 针对类目检索的搜索类型，服务实例具有如下高阶请求参数： 添加数据API do_det: 是否进行目标检测，默认为true。 box: 目标矩形框左边，如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。 do_cls: 是否进行对象分类，默认为true。 category:

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食”、“工作”等类别。方便用户管理相册，带来良好体验。 图2 智能相册场景 目标检测 在建筑施工现场，基于定制化的图像识别目标检测系统，可实时监测现场人员是否佩戴安全帽，以降低安全风险。 图3 目标检测场景 图像搜索 基于图像标签的图像搜索技术，不管用户输入关键字，还是输入一张图像，都可以快速搜索到想要的图像。

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ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Standard数据

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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valid number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障

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日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时，训练作业日志运行出现如下报错：ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to

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最大目标数 智能识别的最大目标个数，请根据界面提示的取值范围设置。 去阴影模式 现场环境的阴影强度。 弱阴影 普通阴影 强阴影 自适应模式 目标检测灵敏度 目标产生符合设置规则的行为后，系统触发告警的灵敏度。 背景更新速率 物体被融入为背景的速度。 背景更新速率越大，物体被融入为背景所需的时间越短。

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标签的多种语言输出。 instances Array of ImageMediaTaggingDetInstance objects 目标检测框信息，为空则表示没有目标检测框。 表7 i18n_tag 参数 参数类型 描述 zh String 中文标签。 en String 英文标签。 表8

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<>'|"/”，不得超过256个字符。 类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。

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"label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理.json { "frame_id": 0, "labels": [ { "label_meta_name":

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标签类别的多种语言输出。 instances Array of ImageTaggingInstance objects 目标检测框信息，为空则表示没有目标检测框。 表7 i18n_tag 参数 参数类型 描述 zh String 中文标签。 en String 英文标签。 表8 i18n_type

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]，class-score表示类别得分，其范围为[0,1]。 输出： True or False，True是难例，False是非难例。 目标检测 IBT (image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分

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]，class-score表示类别得分，其范围为[0,1]。 输出： True or False，True是难例，False是非难例。 目标检测 IBT (image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分

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图像识别 图像识别（Image Recognition），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。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Image 01

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键数据，打造智能化业务系统，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

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