图像识别 Image

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    图像分类数据集 更多内容
  • 创建数据集版本

    创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本

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  • ModelArts

    VS Code Toolkit 视频介绍 05:40 VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测

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  • 数据去冗余

    示数据去冗余前需要进行数据校验,否则只进行数据去重。 输入要求 算子输入分为两种,“数据集”或“OBS目录”。 选择“数据集”,请从下拉框中选择ModelArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 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”。

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  • 创建标注任务

    创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一:基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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  • 设置难例

    模型类型 难例筛选的模型类型,比如图像分类、物体检测,用户无需填写。 摄像头 当前模型下选择上传指定摄像头的难例数据。 输出数据集 训练难例筛选模型的数据集。用户需要提前在ModelArts创建难例数据集,具体操作请参见创建数据集。 总样本量 输出数据集的样本数量。 进度 当前已经上传的难例数据总量。

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  • 自动学习训练作业失败

    一样的),此列数据在训练时将被剔除。 经过上述过滤后,如果数据集不再满足第一点中关于训练数据的要求,则会导致训练失败或无法进行。建议完善数据后,再启动训练。 数据集文件有以下限制: 如果您使用2u8g规格,测试建议数据集文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求,如果存在极端的数

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  • 自动学习简介

    序的任务执行模板,依次执行从数据标注、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

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  • 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别

    查看委托配置信息 步骤1:准备训练数据 从AI Gallery下载训练数据,单击链接四类花卉图像分类数据集,进入数据集详情页。 选择“数据集文件”页签后,单击“下载文件”跳转至下载详情页面。 图3 下载数据集 在下载详情页面,填写参数。 下载方式:选择“ 对象存储服务 (OBS)” 目标区域:

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  • 准备数据

    等待)。 图2 我的下载 下载完成后,登录ModelArts管理控制台,在页面选择“数据管理 > 数据集”(请前往新版数据集)。 选择上一步下载好的数据集,单击数据集名称进入数据集概览详情页面。 在概览详情页,单击右上角发的“发布>发布新版本”,单击“确定”。 父主题: 开发第一条Workflow

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  • 通用图像分类工作流

    通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件

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  • 数据集版本不合格

    数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。

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  • 创建标注作业

    注作业,您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。 图片(图像分类、物体检测、图像分割) 图3 图像分类和物体检测类型的参数 表1 图片类型标注作业的详细参数 参数名称 说明 数据集名称 选择支持当前标注类型的数据集。 添加标签集 设置标签名称:在标签名称文本框中,输入标签名称。长度为1~1024字符。

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  • 准备数据

    准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型,即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。

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  • 数据清洗

    表示数据清洗前需要进行数据校验,否则只进行数据清洗。 输入要求 算子输入分为两种,“数据集”或“OBS目录”。 选择“数据集”,请从下拉框中选择ModelArts中管理的数据集及其版本。要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 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”。

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  • 创建数据集

    CarbonData:Carbon格式(仅表格数据集支持) data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加

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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    在自动学习项目列表中,您可以查看到项目对应的“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定的是一个OBS路径,并非数据集。其他类型的自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径 将新增数据上传至OBS 登录OBS管理控制台,访问数据存储路径,将新增数据上传至OBS。

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  • 创建数据处理任务

    设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时,需填写“数据集名称”和“数据集版本”;设置为“OBS目录”时,需填写正确的OBS路径。 图3 输入输出设置-数据集 图4 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。

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  • 数据管理

    体开发一半以上时间。ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。不仅支持图片、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,可适用于各种AI项目,如计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等;同时提供数据筛选、数据分析

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  • 资源规划

    com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集,将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。 cd

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  • 数据集

    数据集 数据集有哪些密级 数据管理者与数据消费者的区别是什么 未发布的数据资产可以提供给数据消费者使用吗 如何发布数据集 如何订阅数据集 如何下载数据集 数据集下载成功后有哪些使用方式 父主题: 常见问题

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  • 数据集成

    数据集数据集成普通任务 数据集成组合任务

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