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（旧版）

查看更多 →

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。

查看更多 →

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）

查看更多 →

预置物体检测模式 输入 系统预置物体检测输入输出模式，适用于物体检测的模型，使用该模式的模型被标识为物体检测模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTP”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“

查看更多 →

物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： 数据管理（旧版）

查看更多 →

使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key

查看更多 →

订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot

查看更多 →

应用场景 创建一个用户运动信息统计表，此表包含属性：用户名、所在城市、运动时长、运动日期、热量消耗。 主索引的分区键为用户名，排序键为运动时长；本地二级索引的排序键为运动日期，通过该索引可快速查询某一天的运动时长最长或最短的用户信息。 创建一个用户运动信息统计表，此表包含属性：

查看更多 →

。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下，定制识别出每个物体的位置、数量、名称，适合图片中有多个主体的场景，针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测 父主题： 功能咨询

查看更多 →

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： 自动学习

查看更多 →

标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据管理”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。

查看更多 →

标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据管理”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。

查看更多 →

标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。

查看更多 →

不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 备注 图像分类 支持 支持 - 物体检测 支持 支持 - 图像分割 支持 支持 - 文本分类 支持 支持 - 命名实体 不支持 支持 - 文本三元组 不支持 支持 - 声音分类

查看更多 →

已标注数据格式规范：图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割

查看更多 →

的OBS目录下。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal

查看更多 →

对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。

查看更多 →

6轴多挂拖车 35 7轴（或多于7轴）多挂拖车 40 通用类型的摩托车 41 其他类型的摩托车 42 标准巡航车 43 无涂层运动摩托车 44 运动旅行摩托车 45 超级运动摩托车 46 旅行摩托车 47 三轮摩托车 48 载客摩托车 50 通用类型的客车 51 其他类型的客车 52 快速公交（BRT）

查看更多 →

单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

查看更多 →

"document" : "户外运动热度大大带动各相关产业发展", "similarity" : 0.79593855, "metadata" : { "order" : 0, "file_name" : "户外运动热度大大带动各相关产业发展.docx"

查看更多 →

导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。

查看更多 →