模糊图像标注 深度学习6 更多内容
  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name,

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  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name,

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  • 启动智能任务

    annotation/auto-deploy/”。例如:“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。 parameters 否 Array of TrainingParameter

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  • 分页查询智能任务列表

    annotation/auto-deploy/”。例如:“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。 parameters Array of TrainingParameter

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  • 标注图像分类数据

    修改。 图5 编辑标签 删除标签:在“选中文件标签”区域中,单击操作列的删除该标签。 基于标签修改 在数据标注概览页,单击右侧的“标签管理”,即可显示全部标签的信息。 图6 全部标签的信息 修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。

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  • 获取智能任务的信息

    annotation/auto-deploy/”。例如:“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。 parameters Array of TrainingParameter

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 自动学习简介

    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。如果想了解更多关于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。需要添加图片并对图像进行分类标注,完成

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  • 创建智能标注作业

    作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 华为人工智能工程师培训

    与图像识别、语言识别、 机器翻译 编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

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  • 训练图像分类模型

    训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。

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  • 创建ModelArts数据增强任务

    验,否则只进行数据生成。 image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数:生成图像的高,大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数:生成图像的宽,大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数:批量训练样本个数。

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  • 解析Pascal VOC文件

    <y3>150<y3> <x4>200<x4> <y4>200<y4> <x5>100<x5> <y5>200<y5> <x6>50<x6> <y6>150<y6> circle 圆形 圆心坐标和半径 <cx>100<cx> <cy>100<cy> <r>50<r> 父主题: Manifest管理

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  • 查询样本列表

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 功能介绍

    面向个人/组织的云端多人协同样本标注与管理,支持基于多光谱、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注,覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景,实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    es=1606300137&x-obs-security-token=gQpjbi1ub3J0aC03jKj8N6gtS4VsdTTW3QFoHMtpMoFLtCa6W_J4DxT0nYIfx...", "metadata" : { "@modelarts:import_origin"

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  • 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练?

    创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 图像分类项目,图片标注至少需要两个类别,且每个类别至少5张图片,才可以开始自动训练。 父主题: 模型训练

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高的数据,提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应的项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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