登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。

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点云跟踪标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键B）。 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 框选标注物。 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。

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检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用 图像搜索 服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（ Image Search Software Development

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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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步骤五：运行工作流 项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。 在弹出的窗口中

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数据标注 时序数据标注 图片/音频标注 父主题： 管理基础工具

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String 文件名称。 source Object 数据源信息，详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的ma

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步骤五：运行工作流 项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。 在弹出的窗口中

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数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。

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在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别，然后选中

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由于算法中有些操作将会舍弃一些数据，输出文件夹里可能不包含全量数据集。例如，“Rotate”会舍弃标注框超出原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据集中。 |----data_url

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新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。

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不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片，至少有1

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与检测任务类似：鼠标悬浮在样本上方，会出现工具栏，单击第一个`标注`按钮，即可进入标注页面。 图24 分割任务1 分割任务请使用多边形标注(快捷键CTRL+3)的方式进行标注，标注完成如需调整，请双击标注框或者单击右下角`标签列表`中对应标注的对号即可快速选中。切换下一章图片将自动保存标注（有一定延迟，请

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图片支持jpg、jpeg、png、bmp格式，标注文件为xml格式，标注文件说明请参见物体检测数据集标注文件说明。 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 图像分类 图片+txt 由图片文件和对应的标注文件构成，要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且相互对应。 图片支持jpg、jpeg

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从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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型的泛化能力和性能。 数据标注：平台支持对无标签的数据添加标签或对现有的标签进行重新标注，以提升数据集的标注质量。用户可以针对不同的数据集灵活地选择对应的标注项，还可以自定义选择多人标注、审核以及标注任务移交。针对文本和图片类数据集，平台还提供AI预标注功能。利用盘古大模型的智能

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数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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