深度学习方法为图像分类实验报告6 更多内容
  • 自动学习/Workflow计费项

    核 32GB、计算节点个数1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格CPU: 8 核 32GB、计算节点个数1个(单价:3.50 元/小时)。按照计算资源费用、存储费用结算,那么运行这个自动学习作业的费用计算过程如下: 计算资源费用 = 规格单价 * 计算节点个数

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  • 发布ModelArts数据集中的数据版本

    在“版本管理”页面中,选择对应的数据集版本,在数据集版本基本信息区域,单击“设置当前版本”。设置完成后,版本名称右侧将显示“当前版本”。 图1 设置当前版本 只有状态“正常”的版本,才能被设置当前版本。 删除数据集版本 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择

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  • 创建ModelArts数据清洗任务

    相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时,判定为相似图片,反之按非相似图片处理。输入取值范围0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值,判定为相似图片,反之按非相似图片处理。输入取值范围0~1。 do_validation 否 True 是否进行

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  • 创建ModelArts数据选择任务

    )。 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“数据集”时,需填写“数据集名称”和“数据集版本”;设置“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

    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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  • 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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  • 查询智能标注的样本列表

    物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型List。以图片的左上角坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成,矩形的左上角第一个点,矩形的右下角第二个点(即第

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  • 恢复多版本归档或深度归档存储对象(Node.js SDK)

    接口调用完成后的公共信息,包含HTTP状态码,操作失败的错误码等,详见ICommonMsg。 InterfaceResult 表6 参数解释: 操作成功后的结果数据,详见表6。 约束限制: 当Status大于300时空。 表5 ICommonMsg 参数名称 参数类型 描述 Status number 参数解释:

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  • 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集

    导出ModelArts数据集中的数据新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,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。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    。 30:数据被预测异常点。 @modelarts:size Array of objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型List<Integer>。列表中的第一个数字宽度(像素),第二个数字高度(像素),第三个数字深度(深度可以没有,默认为3),如[100

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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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  • 问答模型训练(可选)

    阈值调整前,推荐问阈值0.6,直接回答阈值0.8,输入用户问“我可以去哪办理”,机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户,并推荐相似度得分大于0.6的标准问: 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”,查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后,推荐问阈值0.7,直接回答阈值为0

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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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  • 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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  • Standard开发环境

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

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  • 批量添加样本

    物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型List。以图片的左上角坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下: bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成,矩形的左上角第一个点,矩形的右下角第二个点(即第

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  • 工业软件人才培养

    件产教融合云平台,工业软件人才培养提供支撑。 主要内容 工业软件产教融合平台定位于工业软件的人才培养平台,平台基于华为云部署,具备灵活部署、弹性扩容等特性,旨在汇聚国内优秀工业软件课程、产品,培养百万级工业软件人才提供学习底座。 基于工业软件产教融合云平台高校用户提供教育版

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  • 查询样本列表

    。 30:数据被预测异常点。 @modelarts:size Array of objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型List<Integer>。列表中的第一个数字宽度(像素),第二个数字高度(像素),第三个数字深度(深度可以没有,默认为3),如[100

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  • 训练模型

    针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 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,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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  • 华为人工智能工程师培训

    图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训线下面授形式,培训标准时长6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

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