图像识别 Image

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

jpeg、png、bmp格式的图片，xml为标准的PACAL VOC格式标注文件。 input_path/ --1.jpg --1.xml --2.jpg --2.xml ... 输出说明 图像分类 输出数据的目录结构如下所示。 output_path/

查看更多 →

t文件。 导入为目录时，目前仅支持数据集类型为图片分类、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。该字段为None，则不

查看更多 →

为什么对Windows主机进行深度采集后没有采集到磁盘信息？ 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，查看磁盘信息数据为空。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集磁盘信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

查看更多 →

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。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，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

查看更多 →

列表中选择已添加的标签。单击“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。

查看更多 →

系统预置图像处理输入输出模式，适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTPS”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“type”为“file”的格式输入待处

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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）。

查看更多 →

集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。 “数据集输入位置” 选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见准备数据章节。

查看更多 →

集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。 “数据集输入位置” 选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见准备数据章节。

查看更多 →

模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

查看更多 →

VS Code Toolkit 视频介绍 05:40 VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测

查看更多 →

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

查看更多 →

集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。 “数据集输入位置” 选择数据集输入位置的OBS路径。

查看更多 →

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)

查看更多 →

、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等AI应用场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。 父主题： 作业类型节点

查看更多 →

创建数据集，显示样本数为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

查看更多 →

Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1：准备训练数据

查看更多 →