AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 小物体分割 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 数据标注简介

    标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。 语音分割:对语音进行分段标注。 文本 文本分类:对文本的内容按照标签进行分类处理。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 分割分区

    分割分区 用户可以使用分割分区的命令来将一个分区分割为两个或多个新分区。当分区数据太大,或者需要对有MAXVALUE的范围分区/DEFAULT的列表分区新增分区时,可以考虑执行该操作。分割分区可以指定分割点将一个分区分割为两个新分区,也可以不指定分割点将一个分区分割为多个新分区。

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  • 物体检测

    物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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  • 物体检测

    物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(新版)

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  • 数据标注

    标注时,类内方差尽量要。即相同类别的标注,尽量近似;不同类别的标注,尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注,需要保证目标框内物体的完整性;针对图片中存在多个物体的情形,做到不重标、不漏标。 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行

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  • 数据标注

    有相似性,则需要更多的图片。 标注时,类内方差尽量要。即相同类别的标注,尽量近似;不同类别的标注,尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注,需要保证目标框内物体的完整性;针对图片中存在多个物体的情形,做到不重标、不漏标。 图片标注 在“数据标注

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  • 部署物体定位服务

    部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置,推荐内存4G以上,加速卡缺省1个(暂时无法精确到小数) 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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  • 物体检测

    图片中所有目标物体都要标注。 目标物体清晰无遮挡的,必须画框。 画框仅包含整个物体。框内包含整个物体的全部,画框边缘不可与待标注的物体的边缘轮廓相交,在此基础之上确保边缘和待标注物体间不要留着空隙,避免背景对模型训练造成干扰。 开始标注 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理

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  • 分割线

    分割线 分割线是装饰组件的一种,用于分割组件,起装饰作用,包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例,在大屏设计页面,从“全部组件 > 装饰”中,拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域,如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时,分割线组件很难显示出来。使用该组件时,请避免使用白色背景。

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  • 分割线

    分割线 分割线为样式型组件,用于分割字段,起装饰作用。 在左侧组件区域,选择“分割线”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 基础配置 文本:设置分割线上显示的文字。输入内容不得超过32个字符。 分割线样式:选择分割线的样式,如虚线、点线或双线。

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  • 准备SDC算法

    命名规范:服务商名称_目标物体_系列-版本号-32/64位算法标识符.xxx.rpm 服务商名称:建议使用服务商名称简写。 目标物体:建议使用目标物体的英文单词,且只能包含英文大小写字母、数字、和下划线“_”,如helmet。 系列:英文大写字母,如:D表示D系列。 版本号:V大版本号.版本号.发布号,如V1

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  • 自动学习简介

    标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,用合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析

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  • 分割线

    分割线 分割线是装饰组件的一种,用于分割组件,起装饰作用,包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例,在大屏设计页面,从“全部组件 > 装饰”中,拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域,如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时,分割线组件很难显示出来。使用该组件时,请避免使用白色背景。

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  • 分割线

    分割线 分割线为样式型组件,用于分割字段,起装饰作用。 在表单设计页面,从“常用控件”中,拖拽“分割线”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽分割线组件到设计区并设置属性 状态:设置分割线的状态,如普通、隐藏。 普通:设置为普通后,页面上可正常显示分割线。 隐藏:设置为隐藏后,页面上的分割线将不再显示。

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “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

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