实验名称：教师为实验命名。 实验时长：教师为实验设置时长，最大时长不能超过336。 实验内容（可选）：教师输入实验的相关说明。 知识点：教师为实验选择对应的知识点，也可以在下拉栏中单击+新增知识点。 实验难度：教师为实验设置五种不同的难度。 教师可以从本地上传实验报告模板和实验附件。

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确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。 针对标为“难例”的图片，您可以根据实际情况判断，手工修正标签或目标框。详细操作及示例请参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败，如何处理？ 当前智能标注为免费使用阶段，当系统的标注任务过多时，因免费资源有限，导致任

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当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”时，支持选择计算规格。 计算节点个数 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 服务自动停止 当新建应用时，服务部署方式选择“在线部署”

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失 问题描述 进行主机深度采集后，在资源详情中查看采集的基本信息和规格信息，发现存在部分信息缺失的情况。 问题分析 出现该问题，可能是在安装Edge主机上的Linux采集脚本时，UNIX换行符格式不正确。正常情况下，Linux系统使用“LF”作

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场景概述 重定向广告（Retargeting）是一种基于应用、网页广告的定向技术，即针对广告受众（Audience）的浏览行为进行分析，在同一个广告位，推送为该用户定制的广告，实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户，是带动全球在线企业营收的主要因素

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应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练

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将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 使用ModelArts VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型

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除了人工标注外，ModelArts还提供了智能标注功能，快速完成数据标注，为您节省70%以上的标注时间。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。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数

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标注数据如何导出 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 VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。

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请参见从OBS目录导入数据规范说明。当前只有“图像分类”、“物体检测”、“表格”、“文本分类”和“声音分类”类型的数据集，支持从OBS目录导入数据。其他类型只支持Manifest文件导入数据集的方式。 Manifest文件：指数据集为Manifest文件格式，Manifest文件

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ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 X-auth-Token的值为获取到的Token值。 “dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_type”为“0”表示数据集类型为图像分类。 “data_path”为数据源所在的存储路径。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的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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"examplebucket", // 指定对象，此处以 example/objectname 为例 Key: "example/objectname", // 指定恢复对象的保存时间，此处以1为例，单位天，取值范围：[1, 30] Days: 1,

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简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情”。 在“标注作业详情页”，选择“待确认”页签，查看并确认难例。 只有当智能标注任务完成后，待确认页签才会显示标注数据。否则，此页签内容为空。智能标注操作请参见创建智能标注作业。 针对“物体检测”标注作业

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│ IMG_20180919_114945.jpg 如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一

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DC9A" // 指定恢复对象的保存时间，此处以1为例，单位天，取值范围：[1, 30]。 input.Days = 1 // 指定恢复选项，此处以obs.RestoreTierExpedited为例，默认为标准恢复。 input.Tier = obs

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）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参

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Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Stand

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