无服务器图片生成缩略图

部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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_114745.xml”。 热轧钢板表面缺陷检测工作流标注时标注框包含缺陷即可，因此建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明

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”等分别作为一个蛋糕的种类。零售商品识别工作流可以识别出单张图片中的多个商品。 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。 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。

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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认。 图1 物体检测的难例确认 针对“图像分类”标注作业 在“待确认”页签中，查看标注难例的图片，其添加的标签是否准确。勾选标注不准确的图片，删除错误标签，然后在右侧“标签名”处添加准确标签。单击“确认”，勾选的图片及其标注情况，将呈现在“已标注”页签下。 选中的图片为标注错误图

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如图7所示，在“人员倒地”页面，单击“上传图片”或“视频检测”，进行人员倒地识别。 图7 人员倒地 【上传图片】 单击“上传图片”。 如图8所示，在弹出的提示中，选择相机拍照，或从文件中获取上传图片。 AI体验馆要使用拍照识别功能，需要手动给ISDP+授权相机功能。 图8 上传图片方式 图片上传后，自动识别图片中人

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size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。

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size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。

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为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求

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功能介绍 对用户传入的图像可以返回图像中物体的坐标位置、物体名称、所属类别及置信度信息。 与媒资图像标签（分类）相比，媒资图像标签（检测）还能返回图像的坐标位置。 前提条件 在使用媒资 图像标签服务 之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。

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Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。

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填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 名人识别：识别图像中包含的影视明星及网红人物等。 标签识别：识别图像中的物体名称、所属类别及置信度信息。 配置参数 表1 名人识别 参数 说明 区域 图像识别服务所在的区域。 项目 图像识别服务所在的项目。 获取图片方式 获取图片的方式，包

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物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 可以，一张图片可添加多个标签。 父主题： 数据标注

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标签识别 功能介绍 对用户传入的图像可以返回图像中的物体名称、所属类别及置信度信息。 前提条件 使用标签识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式。 更多详情请见准备数据。 云状识别工作流 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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。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构如下所示。如下目录结构，仅支持单标签场景。

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在AstroZero中，通过应用与OCR对接，可实现图片或扫描件中文字识别功能。例如，识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 前提条件 已申请身份证识别服务，具体操作请参见开通文字识别服务。 图1 已申请身份证识别服务 已获取AK（Access Key ID）、SK（Secret

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查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面

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数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习

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。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同场景类型，结构不同。 图像分类场景，其目录结构如下所示。如下目录结构，仅支持单标签场景。

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mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集，MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验： 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道

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