多，或者底库照片与抓拍的人像相差太多。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。 改善前端抓拍条件，调节光照，避免背光情况。运动模糊，去掉模糊照片，调节摄像头参数。 相差太多的情况，可以采用一个人录入多张人脸的方式。录入的人脸应该采用不同的姿态，需要跟抓拍的人脸姿态

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内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。

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内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。

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120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。 动作活体检测 目前支持检测视频文件，或视频的Bas

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120*120以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。 动作活体检测 目前支持检测视频文件，或视频的Bas

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E_COMMERCE：电商 MARKETING：营销 KNOWLEDGE：知识 EDUCATION：教育 MEDICAL：医疗 SPORTS：运动 区域 取值如下： ASIAN：亚太 WESTERN：欧美 MIDDLE-EASTERNER：中东 AFRICAN：非洲 LATINO：拉美

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、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据去重算子（SimDeduplication算子）和数据去冗余算子（RRD算子）。

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见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求。 针对物体检测作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求（物体检测）。 针对预测分析作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。

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pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法，建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法，建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”，出现报错“RuntimeError: The server

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培训等场景，提供沉浸式教学体验，提升教育教学质量。 智慧医疗场景 支持医院、康复机构使用虚拟现实技术预防及治疗老年痴呆、恐高、幽闭恐惧症、运动康复、神经系统等疾病。 游戏娱乐场景 支持互联网、游戏、VR体验馆等企业进行VR游戏、VR娱乐内容的运营。

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制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。

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户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型选择“数据校验”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据清洗算子（PCC算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型

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制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。

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制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。

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标注作业创建完成后，系统自动跳转至数据标注管理页面，针对创建好的标注作业，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2 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

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如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集？ 可以在OBS桶中创建一个父级目录，目录下面设置不同的文件夹，将多个数据集分别导出到这些文件夹里面，最后用父目录创数据集即可。 登录ModelArts管理控制台，选择“数据管理>数据集”进入数据集概览页，单击右上角“导出”，将对应的数据

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创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from

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出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。 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

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数据集如何切分 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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，因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前，推荐您检查数据的标注是否符合算法要求（如物体检测类算法的标注框为矩形标注框）。 父主题： 预置算法运行故障

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流

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