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    物体检测标注 更多内容
  • 物体检测标注时,支持叠加框吗?

    物体检测标注时,支持叠加框吗? 支持。 “物体检测”类型的数据集,在标注时,可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 父主题: Standard数据管理

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  • 标注物体检测数据

    用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 标注时,类内方差尽量要小。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。

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  • 物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等?

    物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: Standard数据管理

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  • Standard数据管理

    例? 物体检测标注时,支持叠加框吗? 如何将两个数据集合并? 智能标注是否支持多边形标注? 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思? 同一个账户,图片展示角度不同是为什么? 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练? 为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败?

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  • 创建标注任务

    创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一:基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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  • 确认智能标注作业的数据难例

    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 在“待确认”页签中,单击图片展开标注详情,查看图片数据的标注情况,如标签是否准确、目标框位置添加是否准确。如果智能标注结果不准确,建议

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  • 创建智能标注作业

    签。详细操作及示例请参见•针对“图像分类”数据集。 物体检测标注作业 在“待确认”页面,单击图片查看标注详情,查看标签及目标框是否准确,针对标注准确的图片单击“确认标注”完成智能标注结果的确认。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

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  • 创建团队标注任务

    的团队标注任务及其相关数据。 启动团队标注任务 登录到console标注页面后在“我参与的”页签下,可查看到分配的标注任务,单击任务名称,可进入标注页面。不同类型的标注作业,标注方式不同,详细请参见: 标注图片(图像分类) 标注图片(物体检测) 标注文本(文本分类) 标注文本(命名实体)

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  • 人工标注图片数据

    备 > 数据标注”进入数据标注页。 在“我创建的”或“我参与的”页签下,找到您需要标注的数据集。 单击数据集名称,进入标注详情页。(默认直接进入“未标注”页签)。 在标注详情页右上角单击“标注样例说明”。 图3 标注样例说明 图4 标注样例 标注图片(物体检测) 标注作业详情页中

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  • 训练物体检测模型

    训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的

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  • 从OBS导入数据到数据集场景介绍

    已标注数据格式规范:图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分割

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  • 使用自动学习实现物体检测

    使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 数据标注

    数据标注 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 在物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注? 父主题: Standard自动学习

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  • 数据标注场景介绍

    ModelArts为用户提供了标注数据的能力: 人工标注:用户创建单人标注作业,对数据进行手工标注。 智能标注:在标注一定量的数据情况下,用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注,提高标注的效率。 团队标注:对于大批量的数据,用户可以通过创建团队标注作业,进行多人协同标注。 人工标注 对于不同

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  • 准备物体检测数据

    如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下,图片的目录结构如:“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,

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  • 标注数据如何导出

    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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  • 在物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注?

    物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注? 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片,自动学习默认该图片未标注。 父主题: 数据标注

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  • 入门案例:快速创建一个物体检测的数据集

    可以查看或修改智能标注的结果。 如果智能标注的数据无误,可单击右侧的“确认标注”完成标注,如果标注信息有误,可直接删除错误标注框,然后重新标注,以纠正标注信息。针对物体检测任务,需一张一张确认。确保所有图片已完成确认,然后执行下一步操作。 图10 确认智能标注结果 数据发布 Mo

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  • 创建导入任务

    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,则不导入标注信息。如果根据Manif

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  • 自动学习简介

    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。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“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

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  • 日志提示“label

    label_map.pbtxt。 原因分析 算法要求标注框为矩形标注框,提供的数据标注为非矩形,因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前,推荐您检查数据的标注是否符合算法要求(如物体检测类算法的标注框为矩形标注框)。 父主题: 预置算法运行故障

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