格式为中英文、数字、下划线、中划线，长度为255个字符以内。 image_type 否 String 卫星影像类型。当前仅支持全色（0）、多光谱（1）。 limit 是 Integer 每页显示条数。 最小值：1 最大值：100 offset 是 Integer 偏移量，表示从第几条记录开始查询。

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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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"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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*< > \”，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”七个类别。 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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]，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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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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# 3D框的具体信息 'dimensions': { #3D框的长宽高 'width': 1.839784026145935, 'length': 4.315396785736084

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ToolKit工具 目标检测 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。 使用ModelArts VS Code插件进行模型开发（Ascend） MindSpore VS Code Toolkit工具 目标检测 本案例以Ascend

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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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AddDataOptionalParam 参数 是否必选 参数类型 描述 do_det 否 Boolean 是否进行目标检测，默认为true。 box 否 String 目标矩形框坐标。如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。格式为“x1,y1,x2,y2”（无空格），x1/y1为目标左上角

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更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段

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功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 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。 公测 产品介绍

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"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息 （直接从源数据labels

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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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在创建工程时选择“pedestrian_detection”工程模板将会创建图片行人检测样例工程，该样例是一个图片类的ModelBox应用样例，通过读取图片，经过目标检测的模型得到图片中行人的位置。 图片行人检测工程中根目录有requirements.txt文件，意味着该工程需要安装第三方python依赖

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在创建工程时选择“vehicle_detection”工程模板将会创建视频车辆检测样例工程，该样例是一个视频类的ModelBox应用样例，通过读取视频，经过目标检测的模型得到视频中车辆的位置。该样例中“src”目录下预置了视频车辆检测的具体实现，它包含“flowunit”和“graph”两个目录，分别代表功能单元和图。

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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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像

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评测时，仅需提供模型即可，具体目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例 如果要将自定义模型用于评测，启动文件请参考如下示例，以2D目标检测为例： # -*- coding: utf-8 -*- """ 用户自定义启动脚本，用于模型评测 """ # 用户推理入口，函数名不限

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Object 标签类别的多种语言输出。 instances Array of ImageMediaTaggingInstance Objects 目标检测框信息，该字段为空（为兼容图像标签V2版本保留该字段，可忽略）。 表7 i18n_tag 参数 参数类型 描述 zh String 中文标签。

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