无服务器图片生成缩略图

物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘，有一些只露

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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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物体检测 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。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对物体检测场景，开始标注前，您需要了解： 图片中所有目标物体都要标注。

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在设定的检测区域内，如果超过该时间，则产生告警。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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取值范围为1～100之间的整数。默认为“50”。 检测目标 包含行人、机动车和非机动车。 识别模式 物体被识别检测的位置。 识别模式分为如下三种模式： 中心：以物体的中心为判定依据。 顶部：以物体的顶部为判定依据。 底部：以物体的底部为判定依据。 单击“布防计划”，在时间格子中，绘制检测生效的时段。可以通过模板快速配置。

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<>/ 如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取

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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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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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_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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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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模型训练 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“继续运

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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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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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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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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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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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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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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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