深度学习方法为图像分类 更多内容
  • 使用数据处理的数据扩增功能后,新增图片没有自动标注

    使用数据处理的数据扩增功能后,新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注,图像分类暂不支持。 父主题: Standard数据管理

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  • 创建导入任务

    t文件。 导入目录时,目前仅支持数据集类型图片分类、物体检测、图像分割、文本分类、声音分类和表格数据集。 字符限制:不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。该字段None,则不

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  • 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练?

    物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题: 准备数据

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    空或字符串。 空:每个节点各自分配一个特有的初始化标签;适用于事先没有任何节点标注信息的情况。 字符串:将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签(类型string,对于未知标签的点,初始化标签字段赋空);适用于已标注部分节点标签,预测未知节点标签的情况。 说明: 当initial取值非空时

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  • 使用自动学习实现零代码AI开发

    使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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  • ModelArts入门实践

    Standard进行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例以Ascend Model Zoo例,介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Standard的Notebook进行云端数据调试及模型开发。

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  • 评估模型

    一些常用的指标,如精准率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。

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  • 导出ModelArts数据集中的数据到OBS

    续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? 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。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 使用自动分组智能标注作业

    助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将

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  • 恢复多版本归档或深度归档存储对象(Node.js SDK)

    的桶属性以第一次请求为准。 取值范围: 长度3~63个字符。 默认取值: 无 Key string 必选 参数解释: 对象名。对象名是对象在存储桶中的唯一标识。对象名是对象在桶中的完整路径,路径中不包含桶名。 例如,您对象的访问地址examplebucket.obs.cn-north-4

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  • 从Manifest文件导入规范说明

    name 是/否 对于分类是必选字段,对于其他类型可选字段,本示例图片分类名称。 id 是/否 标签ID。对于三元组是必选字段,对于其他类型可选字段。三元组的实体标签ID格式“E+数字”,比如“E1”、“E2”,三元组的关系标签ID格式“R+数字”,例如“R1”、“R2”。 property

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  • 视觉套件

    新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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  • 标签传播算法(label_propagation)

    convergence 否 Double 收敛精度,取值范围(0,1),默认值0.00001。 max_iterations 否 Integer 最大迭代次数。API调用限制为[1,2147483647],前端调用限制为[1,2000],默认值1000。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage

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  • 创建数据集

    "image_classification" # 数据标注场景图像分类标注 annotation_config['format_name'] = "ModelArts image classification 1.0" # 标注格式ModelArts image classification

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  • 查询数据集列表

    list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二:根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, dataset_type=0) print(dataset_list)

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  • 准备数据

    自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习

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  • ModelArts

    自定义镜像 ,导入ModelArts创建AI应用,并支持进行统一管理和部署服务。 创建AI应用的自定义镜像规范 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 资源池 使用ModelArts进行AI开发时,需要使用一些计算资源进行训练或推理。满足不同开发业务,ModelArts提供了

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  • 训练作业训练失败报错:TypeError: unhashable type: ‘list’

    训练作业训练失败报错:TypeError: unhashable type: ‘list’ 问题现象 使用订阅算法图像分类-EfficientNetB4进行训练报错:TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致(即一个图片用了1个以上的标签)。

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  • 从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0

    创建数据集,显示样本数0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式,比如压缩包、excel文件等会被忽略,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

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  • 创建导出任务

    创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from

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