数据去重 SimDeduplication算子概述 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图1 SimDeduplication效果图

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描述 annotated_by String 视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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图片标注 图像分类 物体检测 图像分割 父主题： 人工标注

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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”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是

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目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应

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从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。若想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图

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应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权

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点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练

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数据标注 标注数据来源？ 重新标注结果文件中，为什么还需要导入KPI原始文件？ 是否支持批量数据标注？ 待标注数据文件格式要求？ 父主题： 常见问题

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数据标注 时序数据标注 图片/音频标注 父主题： 管理基础工具

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数据标注 音频标注 选择未标注音频。在“数据标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图1 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中音频文件，在右侧“标签”区域，

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其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下

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查看标注作业 查看创建的作业 查看参与标注的作业 父主题： 人工标注

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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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是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 否 String 标注团队的名称，1~6

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消息模板变量说明。 告警标注特征 告警标注主要应用于告警通知、消息模板等场景，为告警非标识性属性。 告警标注为key:value键值对格式，支持用户自定义。key 和value只能由字母、数字和下划线组成，且不能以下划线开头，您最多可创建10个自定义标注。 消息模板中通过$event

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56个字符。 单击“确认”，创建一个3D2D融合预标注任务。 3D2D融合预标注相关操作 3D2D融合预标注还可以进行以下操作。 表1 3D2D融合预标注相关操作 任务 操作步骤 预览 单击操作栏中的“预览”，预览2D和3D标注结果。只有执行成功的任务，才支持预览操作。 删除任务

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模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型。基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 同步新数据 ModelAr

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与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。 锚点：在Octopus标注平台点云标注类型中，车辆点云图像的标注框顶点与车辆实际顶点重合点为标注框锚点。3D点云图像的车辆标注框锚点可辅助确认车辆实际大小。

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