图像识别 Image

“仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构如下所示。如下目录结构，仅支持单标签场景。 input_path/ --label1/ ----1.jpg

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数据清洗 PCC算子概述 ModelArts的数据清洗通过PCC算子实现。图像分类或者物体检测的数据集中可能存在非所需类别的图像，需要将这些图像去除掉，以免对标注、模型训练造成干扰。 图1 PCC算子效果 参数说明 表1 数据清洗-PCC算子参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明

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注图片修改或删除标签进行重新标注。用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张，建议至少50张图片，则效果会更佳，若图像分类相似度较高，则需要更多的图片。 图片标注 在“数据标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的图片数据。依次单击选中待标注的图片

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work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集，用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务，如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session,dataset_name=None, data_type=None

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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

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ame-VersionName.manifest”。例如，“animal-v201901231130304123.manifest”。 图像分类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

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创建项目 ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。

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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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创建项目 ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。

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多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团

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预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式，适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTPS”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“ty

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略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 图像分割 支持 支持 支持 支持

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创建项目 ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。

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新增API应用示例： 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权 2021-7-9 新增数据管理的API应用示例： 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 新增用户名和用户ID的获取步骤： 获取用户名和用户ID 2021-5-31 更新错误码： 错误码 2021-2-25

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描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割

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列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 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小数据集，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。

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添加图片时，图片大小有限制吗？ 在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。

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name="training_job", title="图像分类训练", algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm( subscription_id="***", # 图像分类算法的订阅ID，自行前往算法管理页面进行查看，可选参数，此处以订阅算法举例

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训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败。 首次请检查您的账户是否欠费。如果账号状态正常。请针对不同类型的作业进行排查。 针对图像分类、声音分类、文本分类的作业，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。 针对物体检测作业，排查思

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。您也可以通过调用代码对服务进行测试，根据部署服务类型的不同，具体操作详情参见访问在线服务。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，“在服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：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、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有

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