模糊图像标注深度学习 更多内容
  • 解析Pascal VOC文件

    ence<=1,表示机器标注的置信度。 position Object 标注对象的位置信息,详细请见表5。 parts Object 子标注对象列表,即嵌套的voc_object列表,详细请见表4。 mask_color String 图像分割mask图像的颜色。 表5 Position说明

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 模型训练

    模型训练 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。由于用于训练的图片,至少有2种以上的分类,每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前,请确保已标注的图片符合要求,否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面,单击创

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 概述

    用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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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。 图1

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  • 概要

    pyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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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。 图1

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  • 什么是图像搜索

    Search)提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索(E-commerce Search)提供电商场景下的搜索能力,目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索,旨在针对入库的图像数据提供

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  • 免费体验自动学习

    栏中选择“自动学习”。 参考准备数据,准备用于模型训练的数据集,并按要求上传至OBS。 参考创建项目,创建一个“图像分类”的自动学习项目,在项目中,选择步骤2中准备的数据。 参考标注数据,将所有图片数据完成标注。 参考自动训练,在“训练设置”窗口中,选择“自动学习免费规格(CPU

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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。 图1

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 智驾模型简介

    智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合,提供高精度自动标注能力,大幅度减低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力,帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集,低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力,帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相

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  • 自动学习训练作业失败

    目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据,排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求(物体检测) 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框,可能存在以下报错: Error bandbox. 针对其他类型的项目(图像分类、声音分类等),无需关注此问题。

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型 描述 annotated_by 否 String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id 否 String

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  • 机器学习端到端场景

    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。 图1

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、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”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • 批量更新样本标签

    worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型 描述 annotated_by 否 String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id 否 String

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